1.什么是支持向量机(SVM) 所谓支持向量机,顾名思义,分为两部分了解:一,什么是支持向量(简单来说,就是支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点):二,这里的“机(machine,机器)”便是一个算法.在机器学习领域,常把一些算法看做是一个机器,如分类机,而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛华能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从…

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,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末參考链接),但在描写叙述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通…

1.了解SVM 支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称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. 1.1.分类标准的起源:Logistic回归 理解SVM,咱们必须先弄清楚一个概念:线性分类器. 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数据分成两类.如果用x表示数据点,用y表示类别(y可以取1或者-1,分别代表两…

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837 作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月.声明:本文于2012年便早已附上所有参考链接,并注明是篇“学习笔记”,且写明具体参考了pluskid等人的文章.文末2013年的PDF是为证. 前言 动笔写这个支持向量…

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 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,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易…

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 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,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易懂的基础上,真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章. 本文在写的过程中,参考了不…

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 作者:July.pluskid :致谢: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,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得…

作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月.声明:本文于2012年便早已附上所有参考链接,并注明是篇“学习笔记”,且写明具体参考了pluskid等人的文章.文末2013年的PDF是为证. 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,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者…

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,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚.尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末參考链接),但在描写叙述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下.希望本文在兼顾通…

在浏览本篇博客之前,最好先查看一下我写的还有一篇文章机器学习之初识SVM(点击可查阅哦).这样能够更好地为了结以下内容做铺垫! 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型:线性可分支持向量机.线性支持向量机及非线性支持向量机.当训练数据线性可分时.通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机.又称为硬间隔支持向量机:当训练数据近似线性可分时.通过软间隔最大化,也学习一个线性的分类器,即线性支持向量机,又称为软间隔支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习…

1. 讲讲SVM 1.1 一个关于SVM的童话故事 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍.关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事. 传说魔鬼和天使玩了一个游戏,魔鬼在桌上放了两种颜色的球.魔鬼让天使用一根木棍将它们分开.这对天使来说,似乎太容易了.天使不假思索地一摆,便完成了任务.魔鬼又加入了更多的球.随着球的增多,似乎有的球不能再被原来的木棍正确分开,如下图所示. SVM实际上是在为…

  支持向量机是Vapnik等人于1995年首先提出的,它是基于VC维理论和结构风险最小化原则的学习机器.它在解决小样本.非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并在一定程度上克服了"维数灾难"和"过学习"等传统困难,再加上它具有坚实的理论基础,简单明了的数学模型,使得支持向量机从提出以来受到广泛的关注,并取得了长足的发展 .支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法,是对感知机算法模型的一种扩展,现在的 SV…

遵循统一的机器学习框架理解SVM 一.前言 我的博客仅记录我的观点和思考过程.欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解. 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法. 二.理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法(Algorithm) 按照如上所说框架,SVM最核心的就是使用了 Hinge Loss 和 核方法 . SVM: Hinge Loss + Kernel Method Model 给定数据集 \((x^1,…

SVM,中文名叫支持向量机. 在深度学习出现以前,它是数据挖掘的宠儿: SVM具有十分完整的数据理论证明,但同时理论也相当复杂. 初识SVM  同其他分类算法一样,SVM分类也是寻找合适的决策边界,为方便理解,以二分类为例. 假设存在二分类样本,我们一定可以找到一个超平面将类别分开,但是通常会存在很多这样的超平面. 那取哪个呢? 直观感受 直观来看,应该取中间那条粗线,因为这条线对样本的“容忍性”最好,也就是说样本发生微小变化,不会影响分类结果,但是其他细线,如果样本发生微小变化,都会使得分类结…

此文转自两篇博文 有修改 序列最小优化算法(英语:Sequential minimal optimization, SMO)是一种用于解决支持向量机训练过程中所产生优化问题的算法.SMO由微软研究院的约翰·普莱特(John Platt)发明于1998年,目前被广泛使用于SVM的训练过程中,并在通行的SVM库libsvm中得到实现. 1998年,SMO算法发表在SVM研究领域内引起了轰动,因为先前可用的SVM训练方法必须使用复杂的方法,并需要昂贵的第三方二次规划工具.而SMO算法较好地避免了这一问…

之前一直不理解spring的一些基础特性是什么意思,虽然网上的解释也很多,但是由于我比较笨,就是看不懂,知道最近才稍微了解,下面就以通俗讲解的方式记录下来. 前言 假设我是一个没有开店经验的小老板,准备开个小超市. 方案1:自己去找店址,找货源,招聘收银员,销售员,以及给员工培训,这些都可以自己来,但是缺点是费时费力,而且自己毕竟精力有限,这些东西全部包揽那肯定就会有哪些地方出岔子. 这就像spring还没出现之前的系统开发,各个POJO以及它们之间的依赖关系需要程序员自己来维护,很累,精力不能…

本篇我们讨论如何运行或者运用SVM. 在高斯核函数之外我们还有其他一些选择,如:多项式核函数(Polynomial Kernel)字符串核函数(String kernel)卡方核函数( chi-square kernel)直方图交集核函数(histogram intersection kernel)等等... 这些核函数的目标也都是根据训练集和地标之间的距离来构建新特征,这些核函数需要满足Mercer's 定理,才能被支持向量机的优化软件正确处理. 多类分类问题 假设我们利用之前介绍的一对多方法…

本文部分内容摘抄自https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3919839.html,加入了自己的理解: 一.单一职责原则 原文链接:http://blog.csdn.net/lovelion/article/details/7536542 单一职责原则是最简单的面向对象设计原则,它用于控制类的粒度大小.单一职责原则定义如下: 单一职责原则(Single Responsibility Principle, SRP): 通俗的讲就是一个类就相当于一个男人 越专一越…

今天是机器学习专题的第33篇文章,我们继续来聊聊SVM模型. 在上一篇文章当中我们推到了SVM模型在线性可分的问题中的公式推导,我们最后得到的结论是一个带有不等式的二次项: \[\left\{\begin{align*} &\min_{\omega , b} \frac{1}{2}||\omega||^2\\ s.t.& \quad y_i(\omega^Tx + b) \ge 1, &i=1,2,3\ldots,m\\ \end{align*}\right.\] 想要了解具体推导…

今天是机器学习专题第35篇文章,我们继续SVM模型的原理,今天我们来讲解的是SMO算法. 公式回顾 在之前的文章当中我们对硬间隔以及软间隔问题都进行了分析和公式推导,我们发现软间隔和硬间隔的形式非常接近,只有少数几个参数不同.所以我们着重来看看软间隔的处理. 通过拉格朗日乘子法以及对原问题的对偶问题进行求解,我们得到了二次规划: \[\begin{align*} &\min_{\alpha}\frac{1}{2} \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^m \alpha_i \alpha…

SOA是一种软件的应用架构方法,它基于面向对象,但又不是面向对象,整体上是面向服务的架构.SOA由精确的服务定义.松散的构件服务组成,以及业务流程调用等多个方面形成的一整套架构方法. 这话是不是听起来,让人觉得有点晕,我们就细细品读一下. SOA的架构思想 (一)SOA架构是面向服务的,只不过是基于面向对象 SOA继承了很多面向对象的特点,比如说面向对象的封装,经常代表很多类封装成一个模块,为其他对象调用者提供接口调用,良好的面向对象设计就是暴露接口,隐藏实现,类比到SOA的设计,SOA也需要精…

http://www.zhihu.com/question/30432152 一句话概括就是:依赖管理和任务执行. 像Ruby里面的bundler+rake,像iOS中的cocoapods,像node中的npm+grunt. 通俗的讲就是:你的项目需要哪些第三方库,它帮你把它们都下载下来,并且编译好放到指定的位置,你就直接可以import后用了. 它本身是基于Apache的ant和maven的,但都不是特别好用,要引入一个库,还得写好多行的XML,麻烦死了.而且他们在任务执行上都比较弱,所以gr…

一.HTTPS的安全性体现在哪 HTTP(超文本传输协议,Hyper Text Transfer Protocol)是我们浏览网站信息传输最广泛的一种协议.HTTPS(Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)相比HTTP增加了一个S,就是安全的(Secure),这个安全体现在什么地方呢?http中的信息是明文传输的,也就是说很容易被监听.截获和篡改:具体来说在http中常用的post和get方法,也是我们在网站上注册.登录帐号时…

本博客属个人学习笔记,如有疏漏,欢迎在评论留言指出~转载请注明. 在自然语言处理中,TFIDF常常被人提及.很多材料都提及TFIDF中的“普遍重要性”,但很少有材料去简单解释其中的原理.TFIDF其实分为两个部分:TF与IDF. (1)词频 TF TF即Term Frequency,中文也叫词频.这个相对容易理解. 假设这里给出的文档$d_1$是: “我有一只超级超级可爱的猫” 那么分词后我们很可能会得到: ['我','有','一只','超级','超级','可爱','的','猫'] 我们分别给这…

堆 可以把堆理解为一家餐厅,里面有200张桌子,也就是最多能同时容纳200桌客人就餐,来一批客人就为他们安排一些桌子,如果某天来的客人特别多,超过200桌了,那就不能再接待超出的客人了.当然,进来吃饭的客人不可能是同时的,有的早,有的晚,先吃好的客人,老板会安排给他们结账走人,然后空出来的桌子又能接待新的客人.这里,堆就是餐厅,最大容量200桌就是堆内存的大小,老板就相当于GC(垃圾回收),给客人安排桌子就相当于java创建对象的时候分配堆内存,结账就相当于GC回收对象占用的空间. 栈 接着把栈…

Array.prototype.slice.call(arguments,num) 能将具有length属性的对象转成数组.   slice 从字面上的意思可以理解为截取数组的一部分. call 从字面上的意思可以理解为截取出来 arguments 仅与数组类似,不是真正的数组对象,所以它并没有slice这个方法,让arguments转换成一个数组对象,让arguments具有slice()方法. 注:要是直接写arguments.slice(num)会报错. 那么 Array.prototyp…

目标 在这一章中 我们将对SVM有一个直观的了解 理论 线性可分数据 考虑下面的图像,它具有两种数据类型,红色和蓝色.在kNN中,对于测试数据,我们用来测量其与所有训练样本的距离,并以最小的距离作为样本.测量所有距离都需要花费大量时间,并且需要大量内存来存储所有训练样本.但是考虑到图像中给出的数据,我们是否需要那么多? 考虑另一个想法.我们找到一条线\(f(x)=ax_1 + bx_2+c\),它将两条数据都分为两个区域.当我们得到一个新的test_data \(X\)时,只需将其替换为\(f(…

目录 Netty(3.X) 简单体验 Netty的事件驱动机制 Netty的源码阅读 Netty(3.X) 有了Netty,你可以实现自己的HTTP服务器,FTP服务器,UDP服务器,RPC服务器,WebSocket服务器,Redis的Proxy服务器,MySQL的Proxy服务器等等. 如果你想知道Nginx是怎么写出来的,如果你想知道Tomcat和Jetty是如何实现的,如果你也想实现一个简单的Redis服务器,那都应该好好理解一下Netty,它们高性能的原理都是类似的. 看一下传统的HTT…

最近在网上看到一篇理解原型链的,感觉非常好非常通俗易懂,拿来记录一下~: 1)人是人他妈生的,妖是妖他妈生的.人和妖都是对象实例,而人他妈和妖他妈就是原型.原型也是对象,叫原型对象. 2)人他妈和人他爸啪啪啪能生出一堆人宝宝.妖他妈和妖他爸啪啪啪能生出一堆妖宝宝,啪啪啪就是构造函数,俗称造人. 3)人他妈会记录啪啪啪的信息,所以可以通过人他妈找到啪啪啪的信息,也就是说能通过原型对象找到构造函数. 4)人他妈可以生很多宝宝,但这些宝宝只有一个妈妈,这就是原型的唯一性. 5)人他妈也是由人他妈他妈生…

https://blog.csdn.net/sc_lilei/article/details/80464645…