输出结果如下：-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 从结果可以看出：只有第九个被误判，其它的都是正确的。 转载自https://blog.csdn.net/u010412719/article/details/46794051 ...
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2018-05-15 21:07:41
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数据集下载地址 ：http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf 一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 2．熟悉基于libSVM二分类的一般流程与方法； 二、实验内容 1．对“bedroom， forest”两组数据进行分类（二分类） ...
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2018-05-15 13:17:01
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简介 支持向量机SVM是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔 ...
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2018-05-10 23:38:15
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前言: 经历过文本的特征提取，使用LibSvm工具包进行了测试，Svm算法的效果还是很好的。于是开始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上。所以这篇只介绍关于SVM的理论基础。 目录： 文本分类学习（一）开篇 文本分类学习（二）文本表示 文本分类学习（三）特 ...
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2018-05-09 19:37:14
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2018年将会是人工智能和机器学习快速发展的一年，有专家表示：相较之下Python比Java更加接地气，也自然而然地成为机器学习的首选语言在数据科学方面，Python的语法与数学语法最为接近，因此是数学家或经济学家等专业人士最容易理解和学习的语言。本文将罗列机器学习和数据科学应用程序中最有用的十大Python工具五大机器学习工具1、ShogunSHOGUN是一个机器学习工具箱，专注于支持向量机（S
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2018-05-09 17:28:22
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有人说，SVM是现成最好的分类器，指的是该分类器不加修改既可直接使用。同时意味着在数据上应用基本形式的SVM分类器可以得到低的错误率的结果。 SVM有很多实现，但是最流行的是实现序列最小优化SMO，通过核函数Kernel将SVM扩展到更多的数据集上 优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释 缺点 ...
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2018-05-03 11:12:26
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Factorization Machines 1. 论文提出了 Factorization Machine （因子分解机模型）来解决稀疏数据问题。并与支持向量机和矩阵分解算法（如SVD++）进行对比。 FM模型在稀疏数据下可以同时训练一次项参数和二次项参数。设输入向量 $\mathbf{x} = ( ...
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2018-05-01 20:40:32
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注：最近在工作中，高频率的接触到了SVM模型，而且还有使用SVM模型做回归的情况，即SVR。因此就打算在这里做个总结，比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别。这篇总结，不会涉及太多公式，只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识。 0. 支持向量机（support vector ma ...
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2018-05-01 12:21:34
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来源：http://www.hankcs.com/ml/support-vector-machine.html 一、概述 支持向量机（support vector machines，SVM)是一种二类分类模型。 支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 分类： 线性可分支持向量机（line ...
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2018-04-30 12:01:19
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python3 学习使用api 支持向量机的两种核函数模型进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
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2018-04-29 21:16:31
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