AdaBoost算法（AdaptiveBoost）的核心思想是：如果一个弱分类器的分类效果不好，那么就构建多个弱分类器，综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一（另一个是支持向量机SVM）。AdaBoost的训练过程如下：为每个..
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2014-11-06 15:09:33
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原来这个实验已经做了的。也出现了些问题，但是上网找到了解决方法，那个时候是完成数据挖掘的课程论文，用WEKA运行LIBSVM，也没有很深入，简单跑出结果就算了。 这次想着研讨会就讲这个，想着深入进去，顺便看下用Java实现下算法，看下有没有可以深入的点，发篇中文核心。 但是上次是在实验室另一台机子....
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2014-11-05 12:47:17
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核函数理论不是源于支持向量机的.它只是在线性不可分数据条件下实现支持向量方法的一种手段.这在数学中是个古老的命题. Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert Space, RKHS)研究是在20世纪40年代开始的。早在1964年Ai...
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2014-11-02 12:20:09
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SVM
1、支持向量机发展历史
1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。起决定性作用的样本为支持向量
1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法
1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。
通俗来讲，SVM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，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，...
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2014-10-31 10:09:13
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1 首先我们要下载一个Libsvm 工具箱 这个在哪都是可以下载到的
2 我们将压缩包解压 我是解压在桌面上 地址为C:\Users\Administrator\Desktop\libsvm
3
4 我们按照这个流程输入以下代码
>> mex -setup
Welcome to mex -setup. This utility will help you set up...
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2014-10-25 11:57:46
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一、线性分类器：首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其实...
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2014-10-24 18:26:50
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支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境地）作者：July ；致谢：pluskid、白石、JerryLead。出处：结构之法算法之道blog。前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因非常简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学...
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2014-10-20 21:21:03
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支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于神经网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建.....
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2014-10-14 18:17:59
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本文用白话的形式介绍了图像分类领域的三大主流分类器：贝叶斯网络、神经网络和支持向量机，绝不带一个数学公式，希望对大家有帮助...
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2014-10-13 01:17:18
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