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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支持向量机SVM 对于分类问题，还有一种算法叫做支持向量机SVM，我们简化一下二分类数据，假设这些数据只有二维特征，其数据如下： 我们希望找到一条线，把这些数据能够分类识别，图中三条线，H1是失败的，H2和H3都可以正确分类，但是明显肉眼可以识别出，H3要比H2更好，对于新的未知数据其准确度也是更高 ...
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2020-01-01 20:33:46
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系统学习机器学习书本知识--每周两章节，列表如下: 1.模式评估与选择 线性模型 2.决策树 神经网络 3.支持向量机 贝叶斯分类器 4.集成学习 聚类 5.降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 6.计算学习理论 半监督学习 7.概率图模型 规则学习 8.强化学习 ...
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2019-12-29 18:52:15
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一个比较好的学习资源： http://www.aibbt.com/a/21005.html 看完了优达学城的机器学习基础的课程，发现没有讲解具体怎么实现学习曲线和复杂度曲线的，这里还是需要自己去网上查一下。 http://www.aibbt.com/a/21443.html 原来C参数是这样来的！松 ...
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2019-12-28 10:15:44
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为什么要化成这种形式？ 这就是说明： 所以， = = SVM中最重要的是间隔！。 ...
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2019-12-28 09:20:16
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前言 下面将对数据利用支持向量机算法得到结果。 代码 ...
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2019-12-22 16:34:53
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基于最大间隔分隔数据 寻找最大间隔 分类器求解的优化问题 这里的类别标签为什么采用-1和+1，而不是0和 1呢？这是由于-1和+1仅仅相差一个符号，方便数学上的处理。我们可以通过一个统一公式来表示间隔或者数据点到分隔超平面的距离，同 时不必担心数据到底是属于-1还是+1类。 S V M 应用的一般框 ...
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2019-12-15 21:55:41
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概念将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器SVM的的学习算法就是求解凸二次规... ...
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2019-12-14 22:54:37
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简介windows上matlab安装还是有一些坑的 首先 matlab2016a 安装一个 编译器 tdm64 gcc 4.9.2.exe 然后更改 libsvm 中的matlab make.m 重点观察 $CFLAGS 参考链接 https://blog.micblo.com/2019/04/22 ...
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2019-12-10 16:59:20
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之前讲过SVM，是通过最大化间隔导出的一套方法，现在从另外一个角度来定义SVM，来介绍整个线性SVM的家族。 大纲： 线性支持向量机简介L2正则化L1-loss SVC原问题L2正则化L2-loss SVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-loss SVC原问题多类线性支持向量机实验环节 ...
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2019-12-03 21:56:45
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