Support Vector Machines（支持向量机） Optimization objective 与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称 SVM。在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。 这是逻辑回归里的，右边是S型激励函数，我们用z表示θTx 但y = 1 和 ...
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2018-02-10 00:05:44
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下载地址：网盘下载 内容简介 · · · · · · 本书主要介绍如何将测试驱动开发运用于机器学习算法。每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题，以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、 ...
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2018-02-06 21:35:40
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1.C4.5算法 2. k 均值聚类算法 3.支持向量机 4. Apriori 关联算法 5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization 6、PageRank 算法 7、AdaBoost 迭代算法 8、kNN 算法 9、朴素贝叶斯算法 10、CART 分类算法。 1.C4. ...
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2018-02-05 10:40:41
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ng机器学习视频笔记（九） ——SVM理论基础 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 支持向量机（support vector machine，SVM），是一种分类算法，也是属于监督学习的一种。其原理和logistics回归很像，也是通过拟合出一个边界函数，来区分各个分类的结果。 二、代 ...
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2018-02-04 12:49:58
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Spark 优缺点分析 以下翻译自Scikit。 The advantages of support vector machines are: （1）Effective in high dimensional spaces.在高维空间表现良好。 （2）Still effective in cases ...
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2018-02-03 20:52:10
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监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。 分类和回归的区别在于输出变量的类型。 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； 分类和 ...
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2018-01-31 22:14:19
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2018.1.16 给定训练集$T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)}$，一共有N个样本点。 一、线性可分的支持向量机 假定训练集是线性可分的。学习的目标是在特征空间找到一个分离超平面$wx+b=0$，能够将所有的样本正确划分为两类。学习的策略是间隔最大化。 ...
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2018-01-30 22:49:54
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记录下找到的链接，方便之后查看与学习。 https://ayonel.me/index.php/2017/05/04/svm-principle/ http://blog.csdn.net/lidefu1000810218/article/details/53507015 http://www.cn ...
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2018-01-21 23:59:36
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十二、支持向量机(Support Vector Machines) 12.1 优化目标 12.2 大边界的直观理解 12.3 数学背后的大边界分类（选修） 12.4 核函数1 12.5 核函数2 12.6 使用支持向量机 第7周 ===== 十二、支持向量机(Support Vector Machi ...
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2018-01-17 00:32:02
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支持向量机（Support Vector Machines）算法初探 ...
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2018-01-07 16:01:53
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