一、什么是支撑向量机SVM （Support Vector Machine） SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对 ...
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2018-09-02 00:06:01
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回归模型构建 | 模块 | 函数 | 算法名称 | 简称 | | | | | | | linear_model | LinearRegression | 线性回归 | LR | | svm | SVR | 支持向量机回归 | SVM | | neighbors | KNeighborsRegress ...
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2018-08-31 15:43:09
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RBF核/高斯核 : k(xi,xj)=exp(?||xi?xj||22σ2)k(xi,xj)=exp(?||xi?xj||22σ2)，其中σσ为高斯核的带宽 多项式核: k(xi,xj)=(xTixj)dk(xi,xj)=(xiTxj)d，当d=1时退化为线性核 拉普拉斯核：k(xi,xj)=ex ...
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2018-08-30 19:55:15
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判别模型和生成模型：统计学派和贝叶斯学派之争 判别模型： 直接对输入空间到输出空间的映射h(x)做预测，或者直接对条件概率分布P(y|x)做预测 PM，SVM，NN，KNN，LR，DT 模型一般更准确 不需要预设条件 鲁棒性更高 生成模型： 先对概率分布P(x,y)做预测，根据贝叶斯公式得到P(y| ...
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2018-08-26 13:48:12
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不同时期的你去看红楼梦会有不一样的感触，而不同年份的我看ML也会有更深入的理解(*/ω＼*) svm是 一种判别方法 有监督的学习模型 通常用来进行模式识别、分类以及回归分析，主要解决二分类问题。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去。 所以，我们先从最简单 ...
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2018-08-22 20:36:55
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KNN（K Nearest Neighbor） 还是先记几个关键公式 距离：一般用Euclidean distance E(x,y)√∑(xi-yi)2 。名字这么高大上，就是初中学的两点间的距离嘛。 还有其他距离的衡量公式，余弦值（cos），相关度（correlation） 曼哈顿距离（manha ...
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2018-08-22 18:29:40
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今天看了有关支持向量机（Support vector machine，简称SVM ）用来分类的内容，分别实现了对于判别城市消费水平和乳腺癌诊断的问题，在做乳腺癌诊断时，误差率问题卡壳了一个晚上，始终保持在0.014水平，无法减小到0。结果连SVM的基本原理都没有弄清，svmtrain（训练数据，分类 ...
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2018-08-22 01:18:31
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https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/46386201 SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差 gam ...
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2018-08-14 21:10:26
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1、查看 CPU 是否支持KVM虚拟化 egrep -o ‘(vmx|svm)’ /proc/cpuinfo 2、查看当前 Linux Bridge 的配置 brctl show3、sed在每一行前或后加个字符 在每行的头添加字符：sed 's/^/xx/' filename 在每行的行尾添加字符：sed 's/$/xx/' fi
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2018-08-13 21:24:39
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一、高斯核函数、高斯函数 μ：期望值，均值，样本平均数；（决定告诉函数中心轴的位置：x = μ） σ2：方差；（度量随机样本和平均值之间的偏离程度：， 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数） σ：标准差；（反应样本数据分布的情况：σ 越小高斯分布越窄，样本分布越集中；σ 越大高斯分布越宽 ...
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2018-08-13 19:38:54
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