过拟合(Overfitting)表现为在训练数据上模型的预测很准,在未知数据上预测很差.过拟合主要是因为训练数据中的异常点,这些点严重偏离正常位置.我们知道,决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量,如果支持向量中碰巧存在异常点,那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据,最后的超平面就不是最优的. 如图1所示,深红色线表示我们希望训练得到的最优分类超平面,黑色虚线表示由于过拟合得到的较差的分类面.这是由于蓝色数据中有一个异常点,即图中的那个黑圈蓝点,使得我们的SVM去将就配合它,导致最…

Poor Generalization 这可能是实际中遇到的最多问题. 比如FC网络为什么效果比CNN差那么多啊,是不是陷入局部最小值啊?是不是过拟合啊?是不是欠拟合啊? 在操场跑步的时候,又从SVM角度思考了一下,我认为Poor Generalization属于过拟合范畴. 与我的论文 [深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良] 的观点一致. SVM ImageNet 2012上出现了一个经典虐杀场景.见[知乎专栏] 里面有一段这么说道: 当时,大多数的研究小组还都在用传统compute…

利用支持向量机对基因表达标本是否癌变的预测 As we mentioned earlier, gene expression analysis has a wide variety of applications, including cancer studies. In 1999, Uri Alon analyzed gene expression data for 2,000 genes from 40 colon tumor tissues and compared them with d…

SVM-支持向量机 SVM(Support Vector Machine)-支持向量机,是一个功能非常强大的机器学习模型,可以处理线性与非线性的分类.回归,甚至是异常检测.它也是机器学习中非常热门的算法之一,特别适用于复杂的分类问题,并且数据集为小型.或中型的数据集. 这章我们会解释SVM里的核心概念.原理以及如何使用. 线性SVM分类 我们首先介绍一下SVM里最基本的原理.这里先看一张图: 这个是Iris数据集中的部分数据,可以看到这两个类别可以由一条直线很简单地直接分开(也可以说它们是线性可…

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在…

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在…

作者:NgShawn 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/33737?type=2&order=3&pos=19&page=1 来源:牛客网   机器学习 Boost算法 CART(回归树用平方误差最小化准则,分类树用基尼指数最小化准则) GBDT与随机森林比较. GBDT(利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值,拟合一个回归树) KKT条件用哪些,完整描述 KNN(分类与回归) L1 与 L2 的区别以及如何解…

 快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)   论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 摘要: 本文提出一种基于快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)用于物体检测(object detection).Fast R-CNN建立在先前的工作的基础上,能够有效的使用深度卷积网络对物体候选区域(Region Proposals)进行分类.和之前的工作相比,Fast R-CNN采用了多种创新技术去提高训练和测试速度,然而它也提高了物体的检测精度.Fast …

论文标题:Fast R-CNN 论文作者:Ross Girshick 论文地址:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf Fast RCNN 的GitHub地址:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 参考的Fast…

转载来源:https://www.zhihu.com/question/21094489 作者:余洋链接:https://www.zhihu.com/question/21094489/answer/22076370来源:知乎 支持向量机 不是一种机器 而是一种机器学习算法.....N个人问过我这个问题:这个机器的是怎么支持向量的?........ 支持向量机(Support Vector Machine)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…

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结…

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出).1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消.2.随机森林分类器(Rand…

尊重原创~~~ 转载出处:http://www.matlabsky.com/thread-12411-1-1.html 交叉验证(Cross Validation)方法思想简介http://www.matlabsky.com/forum-v ... -fromuid-18677.html 以下内容摘自<MATLAB 神经网络30个案例分析>第13章: 关于SVM参数的优化选取,国际上并没有公认统一的最好的方法,现在目前常用的方法就是让c和g在一定的范围内取值,对于取定的c和g对于把训练集作为原…

在之前关于 support vector 的推导中,我们提到了 dual ,这里再来补充一点相关的知识.这套理论不仅适用于 SVM 的优化问题,而是对于所有带约束的优化问题都适用的,是优化理论中的一个重要部分.简单来说,对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式:…

从今天开始,我的微信公众号“天空之窗”就暂且停止更新内容了,专心搞研究!上午从师姐那儿淘到一份关于faruto讲解的Libsvm-FarutoUltimate3.1 based on libsvm-3.1,获益匪浅,至少对于目前调参.参数寻优等可以顺利的进展了.毕竟是人家的文章,下面是faruto的文章来源, Email:faruto@163.comhttp://blog.sina.com.cn/farutohttp://weibo.com/faruto http://www.360doc.co…

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的…

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森…

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New…

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题…

Radial Basis Functions (RBFs) are set of functions which have same value at a fixed distance from a given central point. Even Gaussian Kernels with a covariance matrix which is diagonal and with constant variance will be radial in nature. In SVMs, RB…

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M…

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

核函数(Kernels) 定义 1.1 (核或正定核) 设是中的一个子集,称定义在上的函数是核函数,如果存在一个从到Hilbert空间的映射 使得对任意的,都成立.其中表示Hilbert空间中的内积. 在低纬度空间里不可分的问题,我们可以通过将其向高纬度空间转化,使其线性可分.而转换的关键是找到低维空间向高纬的映射方法. 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子的价格.假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线,那么我们希望使用x的三次多项式来…

从这一部分开始,将陆续介绍SVM的相关知识,主要是整理以前学习的一些笔记内容,梳理思路,形成一套SVM的学习体系. 支持向量机(Support Vector Machine)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. 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,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(…

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 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,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来,其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的. 模型函数是:其中w(n维),b待定 2.算法推导 2.1几个基本概念: 2.1.1 函数间隔(function…

SVM(Support Vector Machine)有监督的机器学习方法,可以做分类也可以做回归.SVM把分类问题转化为寻找分类平面的问题,并通过最大化分类边界点距离分类平面的距离来实现分类. 有好几个模型,SVM基本,SVM对偶型,软间隔SVM,核方法,前两个有理论价值,后两个有实践价值.下图来自龙老师整理课件. 基本概念 线性SVM,线性可分的分类问题场景下的SVM.硬间隔. 线性不可分SVM,很难找到超平面进行分类场景下的SVM.软间隔. 非线性SVM,核函数(应用最广的一种技巧,核函数…

(本文内容和图片来自林轩田老师<机器学习技法>) 1. 核技巧引入 如果要用SVM来做非线性的分类,我们采用的方法是将原来的特征空间映射到另一个更高维的空间,在这个更高维的空间做线性的SVM.即: 在这里我们计算这个向量内积有两种方法:一种是对Φ(x)给出明确的定义,分别算出两个高维向量,再做内积:另一种就是利用核函数,直接算出高维的内积.我们以一个例子来看这两种方法,定义一个二次转化: 我们可以直接计算出内积: 可以看出,最后的结果能够用x和x一撇表示出来,这就是一个核函数: 在这里,我们是…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…