常用的核函数： 1、多项式核函数 对应的支持向量机是一个p次多项式分类器，在此情形下，分类决策函数成为： （此处的转换本人的理解为：来自前面关于支持向量机w的估计，因而分类决策函数转为今儿通过核函数的内积将 映射后对分类决策函数进行替换得到上f(x)式子） 2、高斯核函数 对应的支持向量机是高斯径向 ...
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2017-12-23 17:10:05
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SVM算法的学习策略就是间隔最大化，是求解凸二次规划的最优化算法，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 SVM适合中小规模的数据，预测时不能给出具体的概率结果 支持向量机包含三种模型：1、线性可分支持向量机； 2、线性支持向量机； 3、非线性支持向量机； SVM算法的优缺点： 优点：泛化错误率 ...
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2017-12-21 17:22:18
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逻辑回归（logistic sinmoid）：将线性函数的输出压缩进区间(0,1)。 逻辑回归 机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression） 支持向量机（support vector machine）：和逻辑回归类似，但不输出概率，只输出类别。 支持向量机 ...
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2017-12-19 01:25:02
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在本练习中，先介绍了SVM的一些基本知识，再使用SVM（支持向量机 ）实现一个垃圾邮件分类器。 在开始之前，先简单介绍一下SVM ①从逻辑回归的 cost function 到SVM 的 cost function 逻辑回归的假设函数如下： hθ(x)取值范围为[0,1]，约定hθ(x)>=0.5， ...
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2017-12-16 23:15:44
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对于线性支持向量机学习来说，模型为分离超平面w*x+b*=0及决策函数f(x)=sign(w*x+b*)，其学习策略为软间隔最大化，学习算法为凸二次规划。线性支持向量机学习还有另外一种解释，也就是最小化如下目标函数： 第一项是经验损失，函数： 称为合页损失函数，下标+表示以下取正值的函数： ...
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2017-12-14 19:30:24
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线性可分问题的支持向量机学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，因为这时上述方法中的不等式约束并不能都成立，因此这时候需要将硬间隔最大化，使其变成软间隔最大化。 假定给定特征空间上的训练数据集：T={(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)}，xi为第i个特征向量，yi为xi的类标记， ...
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2017-12-13 19:52:03
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20个顶尖的千锋教育Python机器学习项目，全部给你。 20个顶尖的千锋教育Python机器学习项目，全部给你。 1. Scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴 ...
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2017-12-12 13:48:44
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目录 什么是神经网络(Neural Networks) 特征选择 使用ID3算法生成决策树 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用：遇到连续与缺失值怎么办？ 多变量决策树 Python代码(sklearn库) 什么是神经网络(Neural Networks) 引 ...
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2017-12-09 16:56:58
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目录 支持向量机原理 支持向量机代码(Spark Python) 支持向量机原理 待续... 返回目录 支持向量机代码(Spark Python) 代码里数据：https://pan.baidu.com/s/1hsrNAxm 返回目录 ...
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2017-12-08 18:37:42
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支持向量机SVM（Support vector machine）是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线（或者超平面）。实际上有许多条直线（或超平面）可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线（或超平面）中分割两类目标时，有最大距离的直线（或超平面）。我们称这... ...
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2017-12-02 19:12:25
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