在上两节中,我们讲解了机器学习的决策树和k-近邻算法,本节我们讲解另外一种分类算法:支持向量机SVM. SVM是迄今为止最好使用的分类器之一,它可以不加修改即可直接使用,从而得到低错误率的结果. [案例背景] 从前有两个地主,他们都是占山为王的一方霸主.本来各自吃饱自己的饭万事无忧,可是人心不知足蛇吞象啊,自己总是都想占对方的一亩三分地,冲突争吵从来都没有停歇过.当时的环境就是谁狠这土地就归谁,但是我们现在想从科学的角度来分析,如何让他们的地盘均分,画条边界线,从此互不干扰呢? [演示代码] i…

基于最大间隔分隔数据 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * xcord0 = [] ycord0 = [] xcord1 = [] ycord1 = [] markers =[] colors =[] fr = open('F:\\machinelearninginaction\\Ch06\\testSet.txt')#this file was generated by 2normalGen.…

支持向量机SVM(Support Vector Machine) 关注公众号"轻松学编程"了解更多. [关键词]支持向量,最大几何间隔,拉格朗日乘子法 一.支持向量机的原理 Support Vector Machine.支持向量机,其含义是通过支持向量运算的分类器.其中"机"的意思是机器,可以理解为分类器. 那么什么是支持向量呢?在求解的过程中,会发现只根据部分数据就可以确定分类器,这些数据称为支持向量. 见下图,在一个二维环境中,其中点R,S,G点和其它靠近中间黑…

SVM--简介 <α∗j<C,可得:          构造决策函数:  5.求最优解         要求解的最优化问题如下:          考虑使用序列最小最优化算法(SMO,sequential minimal optimization) SVM--实现 SVM # -*- coding: utf-8 -*- # Mathieu Blondel, September 2010 # License: BSD 3 clause import numpy as np from numpy…

前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱.所以我对SVM的整理会分为四篇(暂定为四篇)学习,不足之处,请多多指导. 四篇分别为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记:SVM(4)—…

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…

朴素贝叶斯算法 -- 简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM).        和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率.同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.        理论上,N…

关于支持向量机SVM,这里也只是简单地作个要点梳理,尤其是要注意的是SVM的SMO优化算法.核函数的选择以及参数调整.在此不作过多阐述,单从应用层面来讲,重点在于如何使用libsvm,但对其原理算法要理解. SVM理论推导是有些复杂的,关键是怎么把目标函数在约束条件下,最终转化为一个凸二次优化问题.在这里推荐一个写的比较经典的文章,july的博客里的一篇文章<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>,博文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/de…

关联规则 -- 简介 关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法,该算法可以在大数据库中发现感兴趣的关系.它的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则.也即是说关联规则挖掘是用于知识发现,而非预测,所以是属于无监督的机器学习方法.        Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集. 关联规则的一般步骤:              1.找到频繁集:              2.在频繁集中通过可信度筛选获得…

KNN简介 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.KNN分类算法属于监督学习. 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配,导致一个训练对象被分到了多个类的问题,基于这些问题呢,就产生了KNN. 算法思路 KNN是通过测量…