在感知机一节中说到，我们在线性可分的情况下，寻找一个超平面使得 一部分实例$\sum_{i=1}^{n}w _{i}\cdot x_{i}>0$, 另一部分实例$\sum_{i=1}^{n}w _{i}\cdot x_{i}<0$ 但是感知机的解不唯一，所以会出现这样的情况 我们应该如何选择一个最佳 ...
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2019-05-09 22:00:48
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/6bf801bdc644 特征变换 问题描述 程序实现 运行结果 Soft Margin SVM 问题描述 程序实现 运行结果 ...
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2019-05-02 17:04:45
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing impor... ...
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2019-05-02 15:56:29
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解 ...
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2019-05-01 18:47:27
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split... ...
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2019-05-01 11:55:09
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split... ...
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2019-05-01 10:34:34
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int connect_nonb(int sockfd, const SA *saptr, socklen_t salen, int nsec) { int flags, n, error; socklen_t len; fd_set rset, wset; struct timeval tval;... ...
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2019-04-26 22:27:51
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什么是kernel Kernel的其实就是将向量feature转换与点积运算合并后的运算，如下， 概念上很简单，但是并不是所有的feature转换函数都有kernel的特性。 常见kernel 常见kernel有多项式，高斯和线性，各有利弊。 kernel SVM 在非线性的SVM算法中，如何将一组 ...
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2019-04-26 00:25:15
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SVM，中文名叫支持向量机。 在深度学习出现以前，它是数据挖掘的宠儿； SVM具有十分完整的数据理论证明，但同时理论也相当复杂。 初识SVM 同其他分类算法一样，SVM分类也是寻找合适的决策边界，为方便理解，以二分类为例。 假设存在二分类样本，我们一定可以找到一个超平面将类别分开，但是通常会存在很多 ...
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2019-04-23 12:39:11
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一、SVM目标和原理 svm分为线性可分和线性不可分两种 线性可分: svm.SVC(C=0.8, kernel='linear', class_weight={-1:1, 1:20}) 线性不可分: 使用径向基(高斯)核函数 svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', class_w ...
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2019-04-22 20:56:40
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