分类用于预测数据对象的离散类别，预测则用于预断 欺诈检测等的方面。具有代表性的分类的方法 ：决策树方法 贝叶斯分类方法 神经网络方法 支持向量机方法 关联分类的方法 最后 将讨论提高分类和预测期准确率的一般性的策略分类的过程一般是有两个步骤组成的 第一个步骤是模型建立阶段，目的是描述预先定义的数据类...
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2015-10-05 14:15:29
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支持向量机，就是通过最大化支持向量到分类超平面之间的分类间隔。分类超平面就是我们想要得到的决策曲面；支持向量就是离分类超平面最近的点，而间隔即为支持向量到分类超平面的距离。...
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2015-10-02 01:29:21
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当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。常用的数据挖掘功能包括分类、聚类、预测和关联四大模型。本文针对四大模型之一的分类进行讨论。分类算法包括回归、决策树、支持向量机、贝叶斯等，显然，不少涉及机器学习的知识（随后会写些机器学习专...
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2015-09-29 20:14:57
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SVM整理Last modified: 2015.9.21.算法总结支持向量机是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本，非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。SVM方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础...
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2015-09-03 23:26:41
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前言 定义: 在特征空间上间隔最大的线性分类器。 核是SVM非常重要的一个特性。 支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题。 分类 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 如果训练数据线性可分，那么可以通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，就是...
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2015-09-02 00:31:35
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第7章 支持向量机支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。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；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划(convex q...
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2015-08-28 19:08:58
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Chapter 1:Classification 用于各类分类操作，其中包括对高斯混合模型的操作、对分类器的相关操作、对感知器的相关操作以及对支持向量机的相关操作。Chapter 2 ：Control ，用于程序的执行控制。包括程序常用的跳转语句，比如continue、if/else、for等等。Chapter3 :Develop，主要用于窗口的操作，比如窗口的关闭、显示等。Chapter 4 :...
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2015-08-28 17:50:52
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写在之前：前些文章曾经细数过从决策树、贝叶斯算法等一些简单的算法到神经网络(BP)、支持向量机（SVM）、adaboost等一些较为复杂的机器学习算法（对其中感兴趣的朋友可以往前的博客看看），各种算法各有优缺点，基本上都能处理线性与非线性样本集，然通观这些算法来看，个人感觉对于数据（无论线性还是非线性）的分类上来说，里面比较好的当数BP、SVM、adaboost元算法这三种了，由于前面在介绍相应算法...
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2015-08-26 17:55:03
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通过一系列的margin最优化的推导，从对偶问题出发，得到了Support vector，然后使用了kernel trick，得到了kernel support vector machine...
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2015-08-26 12:08:14
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本文对支持向量机做了简单介绍，并对线性可分支持向量分类机、线性支持向量分类机以及核函数做了详细介绍。
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2015-08-19 00:26:56
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