1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法； （2）如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的； （3）LR和SVM都是判别模型。 2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其loss function不同； 逻辑回归损失函数： SVM损失函数： ...
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2018-05-12 03:02:16
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简介 支持向量机SVM是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔 ...
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2018-05-10 23:38:15
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原kaggle比赛地址：https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址：A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 首先我们绘制出皮尔森系相关度的热力图，关于皮尔森系数可以翻阅资料，是一个很简洁的判断相关度 ...
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2018-05-10 17:17:22
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sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数 ...
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2018-05-09 19:42:27
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前言: 经历过文本的特征提取，使用LibSvm工具包进行了测试，Svm算法的效果还是很好的。于是开始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上。所以这篇只介绍关于SVM的理论基础。 目录： 文本分类学习（一）开篇 文本分类学习（二）文本表示 文本分类学习（三）特 ...
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2018-05-09 19:37:14
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iris二分类 下面例子数据集可能更好看； 高斯核函数的应用，其实也可以自定义很多核函数： ...
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2018-05-06 00:22:58
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# Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel with # multiple classes on the iris data... ...
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2018-05-06 00:16:36
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python 图像归一化作业代码代编程代写图python作业from PIL import Image import os import sys import numpy as np import time from sklearn import svm # 获取指定路径下的所有 .png 文件 d ...
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2018-05-04 22:24:31
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得 ...
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2018-05-03 15:25:52
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有人说，SVM是现成最好的分类器，指的是该分类器不加修改既可直接使用。同时意味着在数据上应用基本形式的SVM分类器可以得到低的错误率的结果。 SVM有很多实现，但是最流行的是实现序列最小优化SMO，通过核函数Kernel将SVM扩展到更多的数据集上 优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释 缺点 ...
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2018-05-03 11:12:26
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