目录 1. 简单描述SVM（线性可分SVM的求解） 2. 线性SVM 3. 非线性SVM 1. 简单描述SVM SVM是一个分类算法，通过寻找一个分离超平面，将正负样本分开，并且正负样本到超平面的间隔最大。分离超平面可以用y = wx + b来描述，样本到超平面的相对距离可以用函数间隔r = | w ...
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2017-10-02 00:19:57
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短 ...
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2017-10-01 12:26:41
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DATASVMDataSVM是安全多租户的基本单元，它能将集群分区，以程现为多个不相关的SVM。每个SVM对客户端程现为单个独立的服务器。除非集群管理员开启，否则在集群中流量不会SVM之间传输。如果不启用多租户，仍然需要至少一个DataSVM。SVM之前被称之为vserver,在GUI介面被叫做SVM，..
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2017-10-01 00:34:28
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3、Hint:一个小写字母，两边都被三个大写字母包围 查看网页源码，可以发现一大串字符串，标题又有re，于是用正则来找 # -*- coding:UTF-8 -*- import re str = """ kAewtloYgcFQaJNhHVGxXDiQmzjfcpYbzxlWrVcqsmUbCun ...
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2017-09-30 21:48:36
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机器学习算法分为两种：有监督和无监督。简单来说，有监督是指输入数据有y值，希望学习完后能找到x和y值之间的关系；无监督是指仅有x值，希望能从x中提取出特征。 常见监督算法：线性回归，逻辑回归，支持向量机（support vector machine，SVM），k-最邻近（k-NearestNeigh ...
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2017-09-29 21:26:03
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第一次接触核函数这个概念，是在看SVM的时候，当时看到核函数的作用是将数据从一个特征空间，映射到另一个特征空间的时候，感觉很抽象。后来，看了一个经典的内积平方可以看成是将二维数据，映射到三维数据的例子，感觉好像明白了一些，但是依然不明白，对于大量的数据，计算内积有什么用。后来看了南大周志华的机器学习 ...
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2017-09-29 16:31:00
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支持向量机分类器（Support Vector Classifer），根据训练样本的分布，搜索所有可能的线性分类器中最佳的那个。 使用支持向量机分类器处理Scikit-learn内部继承的手写体数字图片数据集。 #coding=UTF-8 ######手写体数据读取代码样例 #从sklearn.da ...
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2017-09-29 11:01:08
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The Multiclass SVM loss for the i-th example is then formalized as follows: Regularization : The most common regularization penalty is the L2 norm tha ...
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2017-09-28 21:38:07
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KVM通俗的说就是一台服务器当多台用，详细介绍去百度和谷歌。首先查看服务器是否支持虚拟化[root@KVM~]#grep-E‘(vmx|svm)‘/proc/cpuinfo--color反馈如下：flags:fpuvmedepsetscmsrpaemcecx8apicsepmtrrpgemcacmovpatpse36clflushdtsacpimmxfxsrssesse2sshttmpbesyscallnxpdpe1g..
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2017-09-27 20:37:55
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SVM是一个二分类器，当遇到多类别的时候，一般采取如下两种策略。 a.一对多法（one-versus-rest,简称1-v-r SVMs）。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。 b.一对 ...
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2017-09-27 13:21:24
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