SVM -支持向量机原理详解与实践之二 SVM原理分析 以下内容接上篇。 拉格朗日对偶性（Largrange duality）深入分析 前面提到了支持向量机的凸优化问题中拉格朗日对偶性的重要性。 因为通过应用拉格朗日对偶性我们可以寻找到最优超平面的二次最优化， 所以以下可以将寻找最优超平面二次最优化 ...
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2017-03-15 00:09:02
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SVM -支持向量机原理详解与实践之四 SVM原理分析 SMO算法分析 SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次规划的优化算法，特使对线性SVM和稀疏数据性能更优。在正式介绍SMO算法之前，首先要了解坐标上升法。 坐标上升法(Coordinate asce ...
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2017-03-14 23:53:40
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目录(?)[+] SVM-支持向量机原理详解与实践 前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法，主要是实现项目中的实时采集图片（工业高速摄像头采集）的图像识别的这一部分功能，虽然几经波折，但是还好最终还算顺利完成了项目的任务，忙碌一年，趁着放假有时 ...
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2017-03-14 23:47:21
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Ctrl+Shift + Enter，语句完成 “！”，否定完成，输入表达式时按 “！”键Ctrl+E，最近的文件Ctrl+Shift+E，最近更改的文件Shift+Click，可以关闭文件Ctrl+[ OR ]，可以跑到大括号的开头与结尾Ctrl+F12，可以显示当前文件的结构Ctrl+F7，可以 ...
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2017-03-13 18:36:37
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转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法，这也是工业界非常青睐SVM的原因。 前面讲到，SVM的学习问题可以转 ...
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2017-03-13 11:28:14
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上周出差回来，开始找了一篇论文看《ScSPM》,这里有源代码，自己希望能认真看懂；毕竟这篇文章包含了dense sift特征提取+Spare coding+linear svm知识很全面，希望能看懂代码。这个过程却发现自己缺少了很多东西，他自己的sift提取方法，Sc,svm都是自己实现的；感觉看懂 ...
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2017-03-12 19:57:12
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Svm相关： 1） SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题． 2） 逻辑回归和SVM的区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hin ...
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2017-03-12 12:51:05
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机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（ac ...
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2017-03-12 01:15:55
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简介： scikit-learn是一个基于NumPy、SciPy、Matplotlib的开源机器学习工具包。採用Python语言编写。主要涵盖分类、 回归和聚类等算法，比如knn、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、k-means等等诸多算法，官网上代码和文档 都非常不错，对于机器学习开发人员来 ...
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2017-03-08 22:33:30
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svm算法，说到底就是二次优化问题。 带有约束的二次优化问题。 1、线性优化问题，课件Leture5-QP 参考 https://www.coin-or.org/PuLP/CaseStudies/a_blending_problem.html python代码： # problemdef qp_te ...
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2017-03-07 12:54:58
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