机器学习week7 ex6 review 这周使用支持向量机(supprot vector machine)来做一个简单的垃圾邮件分类。 Support vector machine 1.1 Example dataset 1 ex6.m首先载入ex6data1.mat中的数据绘图： %% Part ...
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2017-11-15 23:40:16
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一、支持向量机： 1.优点：泛化错误率较低，计算开销不大，结果易解释。 2.缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。 3.适用数据类型：数值型和标称型数据。 二、重要概念： 1.分隔超平面： 将数据集分隔开来的直线称为分隔超平面。如果所给的数据集是二维的，分隔超平 ...
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2017-11-12 23:11:12
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前言机器学习相关算法数量庞大，很难一一穷尽，网上有好事之人也评选了相关所谓十大算法（可能排名不分先后），它们分别是：1.决策树2.随机森林算法3.逻辑回归4.支持向量机5.朴素贝叶斯6.K最近邻算法7.C均值算法8.Adaboost算法9.神经网络10.马尔可夫当然不同的评价标准会产生完..
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2017-11-12 11:02:56
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用于目标检测和语义分割的丰富特征层次结构的提取 1、摘要 过去几年，在权威数据集PASCAL上，物体检测的效果已经达到一个稳定水平。效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统。在这篇论文里，我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法，可以将mAP在VOC2012最好结果的基础上 ...
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2017-11-12 01:04:14
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./tools/ subset.py 分割数据集 grid.py 优化参数c、g checkdata.py 检测数据集格式 easy.py 综合 ./windows/ svm-scale.exe 规范化 svm-train.exe 训练模型 svm-pridict.exe 预测分类 检测数据格式 p ...
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2017-11-11 19:47:02
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前言在机器学习中，分类问题占了很大一部分，而对于分类问题的处理有很多方法，比如决策树、随机森林、朴素贝叶斯、前馈神经网络等等；而最为常见的分类需求一般是二分类问题，即将样本分为两个集合，然后通过学习某些参数，对新的输入进行识别并划分到正确的类别中。在解决分..
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2017-11-06 22:57:44
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一、纲要 支持向量机基础及优化目标 支持向量机的直观理解 核函数 二、内容详述 1、支持向量机基础以及优化目标 支持向量机(Support Vector Machine)与逻辑回归和神经网络相比，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更为强大的方式。这部分我们就从逻辑回归一点点修改来得到本质上 ...
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2017-11-05 12:11:51
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0.相关概念 分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别的算法。例如在股票涨跌预测中，我们认为前一天的交易量和收盘价对于第二天的涨跌是有影响的，那么分类器就是通过样本的交易量和收盘价预测第二天的涨跌情况的算法。 特征：在分类问题中，输入到分类器中的数据叫做特征。以上面的股票涨跌预 ...
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2017-10-31 15:53:13
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感谢中国人民大学胡鹤老师，课程深入浅出，非常好 关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等，相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型（非神经网络）功效最好 传统线性分类：选出两堆数据的质心，并做中垂线（准确性低）——上图左 SVM：拟合的不是一条线，而是两条平行线，且这两条平行线宽度尽量大，主要 ...
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2017-10-30 14:20:34
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转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个 ...
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2017-10-29 11:14:38
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