[白话解析] 深入浅出支持向量机(SVM)之核函数 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念,并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释. 0x01 问题 在学习核函数的时候,我一直有几个很好奇的问题. Why 为什么线性可分很重要? Why 为什么低维数据升级到高维数据之后,就可以把低维度数据线性可分? What 什么是核函数,其作用是什么? How 如何能够找到核函数? 不知道大家是否和我一样有这些疑问,在后文中, 我将通过…

[白话解析] 深入浅出一致性Hash原理 0x00 摘要 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.但相信很多朋友都是知其然而不知其所以然.本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性哈希原理,并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 0x01. 概念&原理 Hash,一般翻译做散列.杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值. 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,主要是…

[白话解析] 深入浅出极大似然估计 & 极大后验概率估计 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计,并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点. 0x01 背景知识 1. 概率 vs 统计 概率(probability)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 1.1 概率 概率研究的是,已经知道了模型和参数后,给出一个事件发生的概率. 概率是一种…

对于线性不可分的数据集,可以利用核函数(kernel)将数据转换成易于分类器理解的形式. 如下图,如果在x轴和y轴构成的坐标系中插入直线进行分类的话, 不能得到理想的结果,或许我们可以对圆中的数据进行某种形式的转换,从而得到某些新的变量来表示数据.在这种表示情况下,我们就更容易得到大于0或者小于0的测试结果.在这个例子中,我们将数据从一个特征空间转换到另一个特征空间,在新的空间下,我们可以很容易利用已有的工具对数据进行处理,将这个过程称之为从一个特征空间到另一个特征空间的映射.在通常情况下,这种…

1. 感知机原理(Perceptron) 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机(SVM)拉格朗日对偶性(KKT) 4. 支持向量机(SVM)原理 5. 支持向量机(SVM)软间隔 6. 支持向量机(SVM)核函数 1. 前言 之前介绍了SVM的原理和SVM的软间隔,它们已经可以很好的解决有异常点的线性问题,但是如果本身是非线性的问题,目前来看SVM还是无法很好的解决的.所以本文介绍SVM的核函数技术,能够顺利的解决非线性的问题. 2. 多项式回归 在线性回…

1.介绍 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,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. 2.求解过程 1.数据分类—SVM引入 假设在一个二维平面中有若干数据点(x,y),其被分为2组,假设这些数据线性可分,则需要找到一条直线将这两组数据分开.这个将两种数据分割开的直线被称作分隔超平面(separating hyperplane),当其在更加高维的空间中为超平面,在当前的二维平面为一条直线. 这样的直线可能存在很多条,则我们…

从1995年Vapnik等人提出一种机器学习的新方法支持向量机(SVM)之后,支持向量机成为继人工神经网络之后又一研究热点,国内外研究都很多.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(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(Generalizatin Ability). SVM一种新的非常有发展前景的分类识别技术.SVM是建立在统计学习理论中…

支持向量机—SVM原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9596898.html 1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集.支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是线性不可分的). 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

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…