1.首先从主页上下载libsvm、Python2.5.2和gnuplot三个软件。http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为：labelindex1:value1index2:value2...其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标..
分类：
其他好文 时间：
2014-10-01 21:58:42
阅读次数：
400
SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。实际应用中，多数情况是特征维数..
分类：
其他好文 时间：
2014-10-01 13:19:01
阅读次数：
177
支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有..
分类：
其他好文 时间：
2014-10-01 01:07:40
阅读次数：
234
上回说到对于文本分类这样的不适定问题（有一个以上解的问题称为不适定问题），需要有一个指标来衡量解决方案（即我们通过训练建立的分类模型）的好坏，而分类间隔是一个比较好的指标。在进行文本分类的时候，我们可以让计算机这样来看待我们提供给它的训练样本，每一个样本由..
分类：
其他好文 时间：
2014-10-01 01:07:21
阅读次数：
535
线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。如图所示C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中它们的样本如上图所示。中间..
分类：
其他好文 时间：
2014-10-01 00:50:50
阅读次数：
317
libsvm是著名的SVM开源组件，目前有JAVA.C/C++,.NET 等多个版本，本人使用的是2.9libsvm命名空间下主要使用类：svm_model 为模型类，通过训练或加载训练好的模型文件获得svm_parameter 为参数类，主要为支持向量机设定参数，具体参数如下： svm_para....
分类：
编程语言 时间：
2014-09-28 14:16:22
阅读次数：
213
机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。
机器学习的主要任务就是分类，通过通过训练数据训练算法，最终可以将实际的数据分到合适的类别中
监督学习算法：预测目标变量的值
k-means算法，线性回归
朴素贝叶斯算法，局部加权线性回归
支持向量机，ridge回归
决策树，lasso最小回归系数估计
无监督学习算法：不需要预测目标变量的值
k-均值，最大期望算法
DBS...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-22 14:28:59
阅读次数：
340
SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的算法。SVM最常用的是用于分类，不过SVM也可以用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。对于功能这么强的算法，opencv中自然也是集成好了，我们可以直接调用。
网上讲opencv中SVM使用的文章有很多，但讲SVM参数优化的文章却很少。所以在这里不重点讲怎么使用SVM，而是谈谈怎样通过opencv自带的库优化SVM中的参数。...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-19 10:57:54
阅读次数：
494
鉴于July大哥的SVM三层境界(http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837)已经写得非常好了，这里我就不详细描述，只是阐述简单的几个概念。如果看SVM三层境界有困惑，我也愿意与大家交流，共同进步。
简单概念描述：
（1） 支持向量机(SVM, support vectormachine)就是通过最大化支持向量到分类超平...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-12 22:11:04
阅读次数：
247
支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法可以实现模式分类和非线性回归，本文就matlab中的LIBSVM工具箱展开说明。...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-08 16:13:16
阅读次数：
315
