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搜索关键字:libsvm 支持向量机    ( 859个结果
深度学习之神经网络与支持向量机
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。....
分类:其他好文   时间:2015-07-03 22:00:00    阅读次数:138
支持向量机(2)
三、线性支持向量机
分类:其他好文   时间:2015-06-30 21:53:35    阅读次数:97
深度学习之神经网络与支持向量机
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...
分类:其他好文   时间:2015-06-29 10:19:47    阅读次数:167
python调用shell命令之三大方法
preface: 忙于最近的任务,需要用到libsvm的一些命令,如在终端运行java svm_train train_file model_file. python subset.py file train_num train_file test_file等命令,但file的准备又是通过python写好的,file需要是libsvm能够接受的格式,故用python写好特征,转为libsvm...
分类:编程语言   时间:2015-06-25 21:16:33    阅读次数:177
支持向量机
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。...
分类:其他好文   时间:2015-06-23 20:01:48    阅读次数:215
拉格朗日对偶性
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) ...
分类:其他好文   时间:2015-06-23 06:14:08    阅读次数:345
用libsvm进行回归预测
最近因工作需要,学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发的SVM算法开源算法包。为了以后方便查阅,特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来。SVM属于十大挖掘算法之一,主要用于分类和回归。本文主要介绍怎么使用LIBSVM的回归进行数值预测。LIBSVM内置了多种编程语言的接口,...
分类:其他好文   时间:2015-06-20 23:25:50    阅读次数:312
感知机算法(MATLAB)
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...
分类:编程语言   时间:2015-06-19 23:06:59    阅读次数:1995
libSVM 参数选择
libSVM 参数选择[预测标签,准确率,决策值]=svmpredict(测试标签,测试数据,训练的模型);原文参考:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6539192关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]:http...
分类:其他好文   时间:2015-06-19 21:29:07    阅读次数:2813
LibLinear(SVM包)的MATLAB安装
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...
分类:其他好文   时间:2015-06-19 20:15:06    阅读次数:3276
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