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…

支持向量机: Kernel by pluskid, on 2010-09-11, in Machine Learning     68 comments 本文是"支持向量机系列"的第三篇,參见本系列的其它文章. 前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的.只是,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了. 比如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是不论什么高级的分类器.仅仅要它是线性的,就没法处理.SVM 也不行. 由于…

在 SVM 中引入核方法便可使得 SVM 变为非线性分类器,给定非线性可分数据集 $\left \{ (x_i,y_i)\right\}_{i=1}^N$,如下图所示,此时找不到一个分类平面来将数据分开,核方法可以将数据投影到新空间,使得投影后的数据线性可分,下图给出一个 $\mathbb{R}^2\rightarrow \mathbb{R}^2$ 的映射,原空间为 $x=(x^{(1)},x^{(2)})$ ,新空间 为 $z = \phi(x) = \left \{ (x^{(1)})^2,…

版权声明:本文出自汪磊的博客,未经作者允许禁止转载. 上一篇基于哈希表实现HashMap核心源码彻底分析 分析了HashMap的源码,主要分析了扩容机制,如果感兴趣的可以去看看,扩容机制那几行最难懂的代码真是花费了我很大的精力. 好了本篇我们分析一下HashMap的儿子LinkedHashMap的核心源码,提到LinkedHashMap做安卓的同学肯定会想到Lru(Least Recently Used)算法,Lru算法就是基于LinkedHashMap来实现的,明白了LinkedHashMap…

SVM问题再理解与分析--我的角度 欢迎关注我的博客:http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 支持向量机问题 问题先按照几何间隔最大化的原则引出他的问题为 上面的约束条件就是一个不等式约束, 可以写成 这个是SVM的基本型 对它引入拉格朗日乘子,即对上式添加拉格朗日乘子该问题的拉格朗日函数可以写成: 对偶问题 先定义一个概念:Wolfe对偶:定义问题是凸优化问题的对偶 再定义一个概念:约束规格: 考虑一般约束问题 在式(6)的可行域,在这个约束函数都是可微函数,引进…

LoadRunner 技巧之协议分析 在做性能测试的时候,协议分析是困扰初学者的难题,选择错误的协议会导致Virtual User Generator 录制不到脚本:或录制的脚本不完整,有些应用可能需要选择多个协议才能完整的记录 客户端与服务器端的请求. 最简单的办法就去跑去问开发人员我们的程序用什么协议通讯.当然,有时候为了面子,不好意思去问(也为装X) ,那就只能自己动手去被测系统所使用的协议. 优秀的第三方协议分析工具还是挺多的,如:MiniSniffer .Wireshark .Omin…

下面内容整理自网络 搜索运算符 如果您使用我们的基本搜索技巧后,并未找到想要搜索的内容,可以尝试使用搜索运算符.您只需在 Google 搜索框中将这些符号或字词添加到搜索字词中,即可更好地掌控要显示的搜索结果.不必担心记不住运算符,您可以使用高级搜索页生成许多此类搜索. 在使用运算符进行搜索时,请不要在运算符和查询内容之间添加任何空格.例如,搜索"site:nytimes.com"可以获取相关的搜索结果,而搜索""site: nytimes.com则无法获取搜索结果…

转:http://blog.csdn.net/ae6623/article/details/8848107 1)PPT流程图:ppt下载:http://pan.baidu.com/s/1o7KIlom 一.用户第一次访问web1应用. ps:上图少画了一条线,那一条线,应该再返回来一条,然后再到server端,画少了一步...谢谢提醒.而且,重定向肯定是从浏览器过去的.我写的不严谨,画的比较通俗了...因该像下面这张图一样就ok了!!PPT自己下载下来修改吧,我就不改了. 二.用户第一次访问we…

适合阅读人群:有一定的数学基础. 这几篇文章是16年写的,之前发布在个人公众号上,公众号现已弃用.回过头来再看这几篇文章,发现写的过于稚嫩,思考也不全面,这说明我又进步了,但还是作为学习笔记记在这里了,方便以后自己经常查阅. 支持向量机(SVM)理论总结系列.线性可分(附带R程序案例:用体重和心脏重量来预测一只猫的性别) R系列:关联分析:某电商平台的数据:做捆绑销售和商品关联推荐 R系列:分词.去停用词.画词云(词云形状可自定义) end!…

一直很好奇机器学习实战中的SVM优化部分的数学运算式是如何得出的,如何转化成了含有内积的运算式,今天上了一节课有了让我很深的启发,也明白了数学表达式推导的全过程. 对于一个SVM问题,优化的关键在于 KKT理论所标明的是在拉格朗日乘数法中引入的系数与上面的不等式约束条件的乘积等于0始终成立,这个条件所保证的是优化问题的解存在,对于上面的优化,从线性空间的角度来思考就是在做最大化最小间隔,是一个非常明显的二次优化问题.本身分析到这里,还不足以说明问题,为何会出现含有内积的运算式呢. 从这个拉格朗日…