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2019-09-19 14:11:25
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1.什么是SVM 下面我们就来介绍一些SVM（Support Vector Machine），首先什么是SVM，它是做什么的？SVM，中文名是支撑向量机，既可以解决分类问题，也可以解决回归问题，我们来看看它的思想是怎么样的。 这是一个简单的分类问题，我们很容易想到可以找一个决策边界，那么在决策边界上 ...
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2019-09-15 12:54:01
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支持向量机原理 支持向量机要解决的问题其实就是寻求最优分类边界。且最大化支持向量间距，用直线或者平面，分隔分隔超平面。 基于核函数的升维变换 通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度空间中的线性不可分问题变为高维度空间中的线性可分问题。 线性核函数：linear，不通过核函数进行维度提升， ...
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2019-09-12 12:58:40
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支持向量机（SVM） 算法分类：监督算法，分类算法 1.SVM算法简介 SVM是分类算法中比较特殊的一种，它并不像LR算法那样使用到所有数据进行模型训练，SVM虽然也使用了全部数据，但是绝大部分数据只参与约束条件的限制，不参与最终模型参数的训练。SVM的目标是分类最大化分类间隔，何为最大化分类间隔， ...
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2019-09-11 09:19:47
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机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。 假如你在乎精度（a ...
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2019-09-08 09:33:58
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在第二章中我们学习到感知机模型的相关知识， 感知机模型是当数据线性可分时，如何利用一个超平面区分两类不同的数据。 对于以上情况，支持向量机和感知机是非常相似的，两者的差别在于 损失函数的不同 。当线性不可分的情况下，SVM可以用 核函数 来实现对线性不可分的数据进行分类。 思维导图 硬间隔最大化和软 ...
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2019-09-07 22:11:59
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经常用到sklearn中的SVC函数，这里把文档中的参数翻译了一些，以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degr ...
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2019-09-02 19:47:06
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题目描述 输入格式 输出格式 输入样例 输出样例 ...
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2019-09-02 09:56:22
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1、什么是逻辑回归； 2、逻辑回归的流程及推导； 3、逻辑回归的多分类 4、逻辑回归VS线性回归 5、逻辑回归 VS SVM 1、什么使逻辑回归； 名为回归，实际是分类，通过计算$P(y=0|x;\theta )$的大小来预测分类类别，预测的是类别0，1，而不是概率，但计算的是概率；$0\leq P ...
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2019-09-01 14:52:04
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二类分类模型 模型：在特征空间上的间隔最大的线性分类器求解凸优化（凸二次规划） 1、线性可分支持向量机 利用间隔最优化求最优分离超平面，解是唯一的； $$\omega ^{\ast }\cdot x+b^{\ast }=0$$ 分类决策函数 $$f(x)=sign(\omega ^{\ast }\c ...
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2019-09-01 14:51:15
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