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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"1 逻辑回归" 2 决策树 3 支持向量机 4 提升方法 5 聚类 准备在近期复习巩固一下基本机器学期算法的原理和实现，写一些笔记，方便以后自己回顾。 1 逻辑回归 (1） "理论推导" (2） python实现 ...
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2018-04-29 21:15:16
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前言： 这是一篇记录渣本学习机器学习过程的随笔。 正文： 支持向量机(SVM)是一组用于分类， 回归和异常值检测的监督学习方法。 在分类问题中，SVM就是要找到一个同时离各个类别尽可能远的决策边界即最大化margin（margin为图中2虚线的距离）。这种尽可能远的思想能够提高模型的泛化能力。 虚线 ...
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2018-04-29 14:36:54
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使用python3 学习sklearn中支持向量机api的使用 可以来到我的git下载源代码：https://github.com/linyi0604/kaggle ...
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2018-04-29 11:45:15
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容错能力越强越好 b为平面的偏正向，w为平面的法向量，x到平面的映射： 先求的是，距分界线距离最小的点；然后再求的是 什么样的w和b，使得这样的点，距离分界线的值最大。 放缩之后：; 又要取 其为min，即 取 yi*(w^T*Q(xi) + b) = 1 => ...
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2018-04-27 21:07:21
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转载作者：liangdas 引言： 1995年Cortes和Vapnik于首先提出了支持向量机(Support Vector Machine)，由于其能够适应小样本的分类，分类速度快等特点，性能不差于人工神经网络，所以在这之后，人们将SVM应用于各个领域。大量使用SVM模型的论文不断涌现，包括国内和 ...
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2018-04-27 18:04:14
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