参考博客 Liam Q博客 和李航的《统计学习方法》感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。下面分别从感知机学习的模型、策略和算法三个方面来介绍。1....
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2014-12-25 21:57:06
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SVM不错的学习资料： 百度网盘链接: http://pan.baidu.com/s/1hqw0Rnm 密码: asec blog：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 以上的资料，已经对svm解释（包括各个概念）的比较详细了。...
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2014-12-13 17:46:38
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感知器（perceptron）1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。感知器是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。...
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2014-12-11 20:53:03
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可分离数据：SVM可以用于将已知数据分为两类，SVM分类器主要是找到两类之间最佳的超平面，将两类彻底分开， 用已知数据去训练SVM分类器SVMstruct =svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','rbf');data ：数据点矩阵，每一行代表一个观测对象，每...
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2014-12-11 10:14:54
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前一篇文章《正交投影》中我们讲述了正交投影，现在我们来从正交投影的角度来看看我们熟悉的最小二乘法。我记得最早知道最小二乘法是在大一上高数课的时候，我们首先回顾一下什么是最小二乘法。
1、最小二乘法
最近机器学习比较火，机器学习中的许多算法都是对信息进行分类，比如说支持向量机就是根据已知信息来分类，神经网络可以找到输入输出的关系（当然，不能给出具体的数学表达式），这两种算法都能找...
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2014-12-05 12:42:01
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转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html作者：Jasper出自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/（一）SVM的八股简介支持向量机(Support Vector Mac...
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2014-12-03 21:07:20
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支持向量机基本上是最好的有监督学习算法，因其英文名为support vector machine，简称SVM。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 本文详述SVM的理论基础，并通过Python实现了该算法。...
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2014-12-01 14:20:05
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作者：咕唧咕唧liukun321来自：http://blog.csdn.net/liukun321先来看一下什么是SVM(支持向量机) SVM是一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，同时还使用了一种称之为kernel trick（支持向量机的核函数）的技术进行数据的转换，然后再根据这些转换信息，在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面)。简单来说，就是做一些非常复杂的数据转换工作，...
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2014-11-28 08:46:50
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支持向量机 ~~ How is the optimal hyperplane computed? Let’s introduce the notation used to define formally a hyperplane: where is known as the weight vecto...
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2014-11-27 18:05:24
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