数据分析和判别的过程中，存在数值化特征和非数值化特征。 对非数值化特征，使用人工神经网络或支持向量机则需要对数据进行编码后进行分类，但是分明显编码之后大幅度增加了数据的维度。因此引入决策树的方法。 决策树是一种利用一定的训练样本从数据中学习规则的模型，很明显他是一种有监督学习（supervised ...
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2018-03-22 17:22:04
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SVM分类器：支持向量机Support Vector Machine。 一个普通的SVM就是一条直线，用来完美划分linearly separable的两类。解决线性 要解决非线性需要到高维处理 核函数 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency ...
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2018-03-21 23:19:33
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support vector machines,SVM是二类分类模型。定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，由于包括核技巧实质上成为非线性分类器。学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次规划问题（convex quadratic programming）。求解算法是求解凸二次规划的最优化算法。 S ...
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2018-03-08 15:56:02
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1序言 要明白什么是SVM，便得从分类说起。本书开头已经提到，分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法, 它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机SVM是一种比较抽象的算法概念，全称是 Sup ...
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2018-03-05 20:38:14
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支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） ...
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2018-03-04 11:42:28
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本文是[ESL: 12.3 支持向量机和核](https://esl.hohoweiya.xyz/12-Support-Vector-Machines-and-Flexible-Discriminants/12.3-Support-Vector-Machines-and-Kernels/index.... ...
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2018-03-03 10:58:09
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preface: 忙于近期的任务，须要用到libsvm的一些命令。如在终端执行javasvm_train train_file model_file. pythonsubset.py file train_num train_file test_file等命令。但file的准备又是通过python写 ...
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2018-02-24 16:46:00
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第 1 章: 基础知识第 2 章: K近邻算法第 3 章: 决策树算法第 4 章: 朴素贝叶斯第 5 章: 逻辑斯蒂回归第 6 章: 支持向量机第 7 章: 集成方法第 8 章: 回归第 9 章: 树回归第 10 章: KMeans聚类第 11 章: Apriori算法与关联分析第 12 章: FP ...
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2018-02-23 11:00:38
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一、官方介绍libsvm主页：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html libsvm介绍文档：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf 官方关于更有效地使用libsvm的使用 ...
特征决定了最优效果的上限，算法与模型只是让效果更逼近这个上限，所以特征工程与选择什么样的特征很重要！ 以下是一些特征筛选与降维技巧 # -*- coding:utf-8 -*- import scipy as sc import libsvm_file_process as data_process ...
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2018-02-12 20:13:37
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