SVM是机器学习里面最强大最好用的工具之一,它试图在特征空间里寻找一个超平面,以最小的错分率把正负样本分开.它的强大之处还在于,当样本在原特征空间中线性不可分,即找不到一个足够好的超平面时,可以利用核(kernel)函数,将特征映射到希尔伯特(Hilbert)空间.后者一般维度更高,通过这样的映射之后,样本在新的特征空间中便是线性可分的了. 记得刚刚学习SVM的时候,对“核”这个词很恐惧,一直理解不了它究竟是什么.在看MKL的时候,又经常会遇到“核矩阵”(kernel matrices)这个词.…

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过…

作者:Walker SVM是机器学习有监督学习的一种方法,常用于解决分类问题,其基本原理是:在特征空间里寻找一个超平面,以最小的错分率把正负样本分开.因为SVM既能达到工业界的要求,机器学习研究者又能知道其背后的原理,所以SVM有着举足轻重的地位. 但是我们之前接触过的SVM都是单核的,即它是基于单个特征空间的.在实际应用中往往需要根据我们的经验来选择不同的核函数(如:高斯核函数.多项式核函数等).指定不同的参数,这样不仅不方便而且当数据集的特征是异构时,效果也没有那么好.正是基于SVM单核学习…

SVM 1. 普通SVM的分类函数可表示为: 其中ai为待优化参数,物理意义即为支持向量样本权重,yi用来表示训练样本属性,正样本或者负样本,为计算内积的核函数,b为待优化参数. 其优化目标函数为: 其中||w||用来描述分界面到支持向量的宽度,越大,则分界面宽度越小.C用来描述惩罚因子,而 则是用来解决不可分问题而引入的松弛项. 在优化该类问题时,引入拉格朗日算子,该类优化问题变为: 其中待优化参数ai在数学意义上即为每个约束条件的拉格朗日系数. 而MKL则可认为是针对SVM的改进版,其分类函…

http://ju.outofmemory.cn/entry/119152 http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4412343.html 支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练…

参考文献: http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/01/257237.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988406.html NG的SVM课件 台湾大学林轩田老师的视频课程 注意1:本文自然过渡并引出核函数的概念,比课件和其他教程上的说明更加让人理所当然地接受! 注意2:貌似对于SVM原问题求解,很多地方直接采用KKT条件求解.实际上,它也是通过求解…

开发库: libsvm, liblinear      GitHub地址 SVM难点:核函数选择 一.基本问题 找到约束参数ω和b,支持向量到(分隔)超平面的距离最大:此时的分隔超平面称为“最优超平面” 距离表示为, 问题表示为, #支持向量机名字的由来:由支持向量得到的分类器  二.问题的求解 上述问题为一个凸二次优化问题,可以由现成的优化计算包求解 高效方法:用拉格朗日乘子法求解其对偶问题,得到问题的解—— SMO算法:在参数初始化后, SMO算法之所以高效,由于在固定其他参数后,仅优化两个…

原文连接 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/31652569 摘要 支持向量机 (SVM) 是一个非常经典且高效的分类模型.但是,支持向量机中涉及许多复杂的数学推导,并需要比较强的凸优化基础,使得有些初学者虽下大量时间和精力研读,但仍一头雾水,最终对其望而却步.本文旨在从零构建支持向量机,涵盖从思想到形式化,再简化,最后实现的完整过程,并展现其完整思想脉络和所有公式推导细节.本文力图做到逻辑清晰而删繁就简,避免引入不必要的概念.记号等.此外,本文并不需要读者有凸优化的…

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…

之前在数据挖掘课程上写了篇关于SVM的"科普文",尽量通俗地介绍了SVM的原理和对各公式的理解.最近给正在初学机器学习的小白室友看了一遍,他觉得"很好,看得很舒服",认为不发到blog上太可惜=  = 由于word转blog发布好麻烦,特别是图片什么的,所以我直接把文档转图片传上来好了(懒癌晚期) 里面的许多内容都是参考网上的大牛博客而来的(已列在参考资料中),自己进行了梳理和汇总,并对一些晦涩难懂的地方进行了更进一步的理解和说明,所以写得很长,但对于小白来说仔细读…