SVM的文章可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 有写的最好的文章来自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 这里面貌似也有一些机器学习文章:http://leftnoteasy.cnblogs.com/ 下面这个系列 Jasper's Java Jacal 里面的SVM真的讲的好.已经把每一篇都下载了,目录: /Users/baidu/Documents/…

转载自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8152390 1.问题描述 做关系抽取就是要从产品评论中抽取出描述产品特征项的target短语以及修饰该target的opinion短语,在opinion mining里面属于很重要的task,很多DM.NLP相关的paper在做这方面的工作.基本的思路是: (1)从sentence的parse tree(比如stanford parser)中选取候选target结点和候选opinion结点,然…

https://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/6910921 1.松弛变量 现在我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题,通过映射到高维空间而变成了线性可分的.就像下图这样: 圆形和方形的点各有成千上万个(毕竟,这就是我们训练集中文档的数量嘛,当然很大了).现在想象我们有另一个训练集,只比原先这个训练集多了一篇文章,映射到高维空间以后(当然,也使用了相同的核函数),也就多了一个样本点,但是这个样本的位置是这样的: 就是图中黄色那个点,它是…

SVM的文章可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 有写的最好的文章来自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 这里面貌似也有一些机器学习文章:http://leftnoteasy.cnblogs.com/ 下面这个系列 Jasper's Java Jacal 里面的SVM真的讲的好.已经把每一篇都下载了,目录: /Users/baidu/Documents/…

一.SVM概述 支持向量机(support vector machine)是一系列的监督学习算法,能用于分类.回归分析.原本的SVM是个二分类算法,通过引入“OVO”或者“OVR”可以扩展到多分类问题.其学习策略是使间隔最大化,也就是常说的基于结构风险最小化寻找最优的分割超平面.SVM学习问题可以表示为凸优化问题,也可以转变为其对偶问题,使用SMO算法求解.线性SVM与LR有很多相似的地方,分类的准确性能也差不多,当数据量比较少时SVM可能会占据优势,但是SVM不方便应用于软分类(probabi…

penalty term 和 loss function 看起来很相似,但其实二者完全不同. 惩罚因子: penalty term的作用是把受限优化问题转化为非受限优化问题. 比如我们要优化: min f(x) = $x^2 - 10x$  x 受限于 g(x) = x -3 <= 0 我们可以利用惩罚因子,将上述问题转化为非受限约束问题,也就是拿掉g(x)的限制. 函数变为: min P(x,s,r) = $x^2 - 10x + sr\phi(x - 3)$ 其中s = +1 或-1, r…

SVM学习资料 2013-06-21 17:29 by 夜与周公, 227 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 SVM(support vector machine),被认为是“off-the-shelf”最好的监督机器学习算法之一,甚至很多人认为可以把“之一”去掉.SVM有着天然的intuition,大量的数学推导和优雅的解形式(有了大量的数学推导,自然就容易发paper啦).实际上SVM在工业界也有着广泛的应用如,文本分类.图像分类.生物医学诊断和手写字符识别等.有关SVM资源非常之多,本文尝…

核函数在svm里,核函数是这样定义的.核函数是一个n*n(样本个数)的矩阵,其中:$K_{ij}=exp(-\frac{||x^{(i)}-x^{(j)}||^{2}}{2\sigma ^{2}})$ 也就是说,当两个向量越接近时,它们的核函数越接近于1:越远时,核函数越接近于0.在svm里,使用$K_{ij}$而不使用$(x^{(i)})^{T}x^{(j)}$,应该是就像神经网络或者逻辑回归里的激活函数吧.反正,以后出现两个样本内积的地方,都换成相应的核函数.那么从3最后求解的式子就变成了:…

1.了解SVM 支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称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. 1.1.分类标准的起源:Logistic回归 理解SVM,咱们必须先弄清楚一个概念:线性分类器. 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数据分成两类.如果用x表示数据点,用y表示类别(y可以取1或者-1,分别代表两…

引言 上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题,它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类,处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间,从而变成线性可分的,但是运算却是在低维空间运行的.考虑到数据中可能存在噪音,还引入了松弛变量. 理论是抽象的,问题是具体的.站在岸上学不会游泳,光看着梨子不可能知道梨子的滋味.本篇博客就是用SVM分类算法解决一个经典的机器学习问题--手写数字识别.体会一下SVM算法的具体过程,理理它的一般性的思路. 问题的提出 人类视觉系统是世界上众多的奇迹之一.看…