在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。 ...
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2020-02-18 16:19:18
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1. 支持向量 1.1 线性可分 首先我们先来了解下什么是线性可分。 在二维空间上，两类点被一条直线完全分开叫做线性可分。 简单说就是如图上这样，一个线（FX）把D1和D0分为两个类，FD1>0,FD2<0 1.2 最大间隔超平面 当进入一个三维的时候，这个分割就变成了一个木板，具体做的就是把这个分 ...
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2020-02-14 12:53:57
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1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from sklearn import svm 4 from sklearn.datasets import make_blobs 5 X,y=make_blobs(n_samples= ...
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2020-02-12 22:02:40
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@ "TOC" 第二章 2.3章末小结 1 机器学习模型按照使用的数据类型，可分为监督学习和无监督学习两大类。 1. 监督学习主要包括分类和回归的模型。 + 分类：线性分类，支持向量机（SVM），朴素贝叶斯，k近邻，决策树，集成模型（随机森林（多个决策树）等）。 + 回归：线性回归，支持向量机（SV ...
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2020-02-09 16:37:56
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(五):支持向量机(下) 上一章节介绍了支持向量机的生成和求解方式，能够根据训练集依次得出$\omega$、$b$的计算方式，但是如何求解需要用到核函数，将在这一章详细推导实现。 核函数 在讲核函数之前，要对上一章节得到的结果列举出来。之前需要优化的凸函数为： $$ ...
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2020-02-07 13:10:32
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#线性支持向量机 #代码： from sklearn import datasetsx,y = datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=2,n_redundant=0,n_classes=2,random_state=7816)x. ...
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2020-02-06 14:13:49
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机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。 人工智能和大数据时代，解决最有挑战性问题的主流方案是分布式机器学习！ 《分布式机器学习:算法、理论与实践》电子书资料全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。 我认为第3章 ...
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2020-02-02 01:24:07
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Weka算法翻译（部分） 只翻译了感兴趣的一些算法，都是一些简单的算法。 [TOC] 1. 属性选择算法（select attributes） 1.1 属性评估方法 1. CfsSubsetEval：通过考虑每个特征的单独预测能力以及它们之间的冗余成都来评估属性子集的价值 2. Classifier ...
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2020-01-31 14:33:55
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本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。 ...
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2020-01-30 19:01:30
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Kernels I 我将对支持向量机算法做一些改变 以构造复杂的非线性分类器我们用"kernels(核函数)"来达到此目的 如果你有大量的特征变量 如果 n 很大 而训练集的样本数 m 很小 特征变量 x 是一个 n+1 维向量你应该拟合 一个线性的判定边界 .不要拟合非常复杂的非线性函数 因为没有 ...
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2020-01-18 19:21:56
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