SVM之Python实现

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基于SVM的python简单实现验证码识别

验证码识别是一个适合入门机器学习的项目,之前用knn 做过一个很简单的,这次用svm来实现.svm直接用了开源的库libsvm.验证码选的比较简单,代码也写得略乱,大家看看就好. 1. 爬取验证码图片 import urllib from urllib import request def download_pics(pic_name): url = 'http://smart.gzeis.edu.cn:8081/Content/AuthCode.aspx' res = request.urlo…

SVM Python实现 Python实现SVM的理论知识 SVM原始最优化问题: \[ min_{w,b,\xi}{1\over{2}}{||w||}^2 + C\sum_{i=1}^m\xi^{(i)} \] \[ s.t. \ \ y^{(i)}(w^{T}x^{(i)} + b), i=1,2,...,m \\ \xi^{(i)} \ge 0, i=1,2,...m \] 原始问题转为对偶问题 \[ min_{\alpha}{1\over{2}}\sum_{i=1}^m\sum_{j=1…

机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它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,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

Python机器学习笔记：SVM（1）——SVM概述

前言整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱.所以我对SVM的整理会分为四篇(暂定为四篇)学习,不足之处,请多多指导. 四篇分别为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记:SVM(4)—…

OpenCV 学习笔记 07 支持向量机SVM（flag）

1 SVM 基本概念本章节主要从文字层面来概括性理解 SVM. 支持向量机(support vector machine,简SVM)是二类分类模型. 在机器学习中,它在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型及相关的学习算法:在给定的一组训练实例中,每个训练实例会被标记其属性类别(两个类别中的一个),是非概率的二元线性分类器. SVM模型是将采用尽可能宽的.明显的间隔将实例分开,使得实例分属不同的空间:然后将新的实例映射到某一空间,基于新的实例所属空间来预测其类别. SVM 除了可进行线性分类…

（一）SVM原理

前言本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现.借鉴了许多文章,会在后面一一指出,如果有什么不对的希望能指正. 一. SVM简介首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上,SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的. 其学习方法是把数据映射到一个高维空间上,使数据变稀疏,比较容易找到一个分割面来将数据分类, 而这个高维的分割面就是超平面.而SVM做的就是找到这样一个超平面使得数据点离这个超平面尽可能的远, 这样的分类效果才…

机器学习经典算法之SVM

SVM 的英文叫 Support Vector Machine,中文名为支持向量机.它是常见的一种分类方法,在机器学习中,SVM 是有监督的学习模型. 什么是有监督的学习模型呢?它指的是我们需要事先对数据打上分类标签,这样机器就知道这个数据属于哪个分类.同样无监督学习,就是数据没有被打上分类标签,这可能是因为我们不具备先验的知识,或者打标签的成本很高.所以我们需要机器代我们部分完成这个工作,比如将数据进行聚类,方便后续人工对每个类进行分析.SVM 作为有监督的学习模型,通常可以帮我们模式识别.分…