在支持向量机SVM中，通常使用核函数将样本输入空间转化为重构核Hilbert空间（Reproducing kernel Hilbert space，RKHS），提高算法处理非线性分类问题的性能。相比于Hilbert空间，重构核Hilbert空间有着很多优秀的性质。下面从RKHS的定义、RKHS刻画、 ...
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2020-07-12 18:54:02
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先说结论，贝叶斯分类=最大化后验概率。 给定样本$x$和所属类别$c$，贝叶斯最优分类器欲最大化后验概率$P(c|x)$。想实现这个目的可以通过判别模型（如决策树、支持向量机等，直接对后验概率建模），或生成模型（对联合概率$P(x,c)$建模）。 对于生成模型，考虑： \[ P(c|x)=\frac ...
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2020-07-11 20:54:58
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1.函数简介 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, Tol=0.001, cache_size200, class_weig ...
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2020-07-05 19:25:48
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1. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）： 一种知名的二元线性/非线性分类方法，由俄罗斯的统计学家Vapnik等人所提出。它使用一个非线性转换(Nonlinear Transformation)将原始数据映像(Mapping)至较高维度的特征空间 (Feature ...
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2020-07-05 15:28:57
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转自他人文章转自：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 1 介绍 SVM（Support Vector Machines）——支持向量机是在所有知名的数据挖掘算法中最健壮，最准确的方法之一，它属于二分类算法，可以支持线性和非线性 ...
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2020-06-30 22:20:55
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零、前言 一、机器学习概览 二、一个完整的机器学习项目 三、分类 四、训练模型 五、支持向量机 六、决策树 七、集成学习和随机森林 八、降维 十、使用 Keras 搭建人工神经网络 十一、训练深度神经网络 十二、使用 TensorFlow 自定义模型并训练 十三、使用 TensorFlow 加载和预 ...
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2020-06-28 12:40:18
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作者|Anuj Shrivastav 编译|VK 来源|Medium 介绍 监督学习描述了一类问题，涉及使用模型来学习输入示例和目标变量之间的映射。如果存在分类问题，则目标变量可以是类标签，如果存在回归问题，则目标变量是连续值。一些模型可用于回归和分类。我们将在此博客中讨论的一种这样的模型是支持向量 ...
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2020-06-15 14:18:38
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一、所有算法归结成四种算法 分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。 回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ri ...
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2020-05-31 10:49:08
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[TOC] 1 感知机 感知机是一种二分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为$\pm1$。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。 定义 ：假设输入空间是$X \subseteq R^n$输出空间是$Y \subseteq \{+1, 1\}$。输入$x \in X$表示实例的特征向量，对应于输入 ...
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2020-05-24 13:29:10
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机器学习算法及代码实现–支持向量机 1、支持向量机 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据，距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量，我们利用SMO（SVM实现方法之一）最大化支持向量到分隔面的距离，这样当新样本点进来时，其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超平面的函数间隔，如 ...
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2020-05-18 18:51:25
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