【Supervised Learning】支持向量机SVM （to explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old ）

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【Supervised Learning】支持向量机SVM （to explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old ）

Support Vector Machines 引言内核方法是模式分析中非常有用的算法,其中最著名的一个是支持向量机SVM 工程师在于合理使用你所拥有的toolkit 相关代码 sklearn-SVM 本文要点 1.Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old - Feynman Technique 2.kernel trick 一.术语解释 1.1 what is support vector? 从名词…

Machine Learning - 第7周（Support Vector Machines）

SVMs are considered by many to be the most powerful 'black box' learning algorithm, and by posing构建 a cleverly-chosen optimization objective优化目标, one of the most widely used learning algorithms today. 第一节向量的内积(SVM的基本数学知识) Support Vector Machines 支持向…

【机器学习实战】第6章支持向量机（Support Vector Machine / SVM）

第6章支持向量机 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 支持向量机概述支持向量机(Support Vector Machines, SVM):是一种机器学习算法. 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点. 机(Machine)…

机器学习 Support Vector Machines 1

引言这一讲及接下来的几讲,我们要介绍supervised learning 算法中最好的算法之一:Support Vector Machines (SVM,支持向量机).为了介绍支持向量机,我们先讨论"边界"的概念,接下来,我们将讨论优化的边界分类器,并将引出拉格朗日数乘法.我们还会给出 kernel function 的概念,利用 kernel function,可以有效地处理高维(甚至无限维数)的特征向量,最后,我们会介绍SMO算法,该算法说明了如何高效地实现SVM. Margi…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 7) Support Vector Machines

本栏目内容来源于Andrew NG老师讲解的SVM部分,包括SVM的优化目标.最大判定边界.核函数.SVM使用方法.多分类问题等,Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 大家对于支持向量机(SVM)可能会比较熟悉,是个强大且流行的算法,有时能解决一些复杂的非线性问题.我之前用过它的工具包libsvm来做情感分析的研究,感觉效果还不错.NG在进行SVM的讲解时也同样建议我们使用此类的工具来运用SVM. (一)优化目标(Opt…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 12—Support Vector Machines 支持向量机

Lecture 12 支持向量机 Support Vector Machines 12.1 优化目标 Optimization Objective 支持向量机(Support Vector Machine) 是一个更加强大的算法,广泛应用于工业界和学术界.与逻辑回归和神经网络相比, SVM在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更加强大的方式.我们通过回顾逻辑回归,一步步将其修改为SVM. 首先回顾一下逻辑回归: 其 cost function 公式如下(这里稍微有点变化,将负号移到了括号内…

[C7] 支持向量机(Support Vector Machines) (待整理)

支持向量机(Support Vector Machines) 优化目标(Optimization Objective) 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用算法 A 还是算法 B ,其实一个算法的表现通常依赖于你的水平.例如:你为算法所设计或选择的特征.正则化参数的选取.学习曲线.误差分析.算法评估,等等诸如此类的细节决定了一个算法的性能. 在机器学习领域中,还有一个更加强大的监督学习算法被广泛地应用于工业界和学术界…