SVM是用来解决非线性分类问题的。PART I 引入首先我们假设样本线性可分【稍后我们还会去掉这个假设】我们把之前logistic回归里面吗定义的那一坨稍微修改一下：令g(z)=1 (z>=0) or -1 (z=0由上式和约束条件可以得出：【证明：设存在w'使得gi(w')>0，那么就可以取...
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2015-07-05 16:27:41
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深度学习之神经网络与支持向量机 引言：神经网络(Neural Network)与支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是统计学习的代表方法。可以认为神经网络与支持向量机都源自于感知机(Perceptron)。感知机是1958年由Rosenblatt发明的线性分类模型。....
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2015-07-03 22:00:00
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从人人上转过来的 前言：本文翻译自deeplearning网站，主要综述了一些论文、算法已经工具箱。 ? 引言：神经网络（Neural?Network）与支持向量机（Support?Vector?Machines，SVM）是统计学习的代表方法。可以认...
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2015-06-29 10:19:47
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已经花了好多时间看支持向量机了，就是一直没开始写，网再渣，我也要开始总结了 支持向量机(SVM) 一种二类分类模型。基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，学习策略就是间隔最大化，最终是求解凸二次规划的最优化算法。 包含线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。...
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2015-06-23 20:01:48
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主要解决带约束的最优化问题，把原始问题转换为对偶问题，在支持向量机中有使用 f(x),ci(x),hj(x)是Rn(n维实数集)上的连续可微函数 1.原始问题： 目标函数：min f(x) (x∈Rn) 约束条件：ci(x)≤0 (i=1,2...k) ...
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2015-06-23 06:14:08
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感知机算法属于比较简单的分类器算法，但是跟逻辑回归和支持向量机一样属于构建分类超平面。
不同的是感知机采用分错的样本与分类超平面的距离作为损失函数，下面的算法基于随机梯度下降法，采用异步方式达到收敛状态
function [w,b]=perceptionLearn(x,y,learningRate,maxEpoch)
% Perception Learn Algorithm
% x...
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2015-06-19 23:06:59
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LibLinear（SVM包）的MATLAB安装1LIBSVM介绍LIBSVM是众所周知的支持向量机分类工具包（一些支持向量机（SVM）的开源代码库的链接及其简介），运用方便简单，其中的核函数（常用核函数-Kernel Function）可以自己定义也可以默认。但是对一些大数据来说，有没有非线性映射...
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2015-06-19 20:15:06
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机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习.....
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2015-06-19 18:31:03
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