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…

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…

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/…

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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…

支持向量机即Support Vector Machine,简称SVM.一听这个名字,就有眩晕的感觉.支持(Support).向量(Vector).机器(Machine),这三个毫无关联的词,硬生生地凑在了一起.从修辞的角度,这个合成词最终落脚到"Machine"上,还以为是一种牛X的机器呢?实际上,它是一种算法,是效果最好的分类算法之一. SVM是最大间隔分类器,它能很好地处理线性可分的问题,并可推广到非线性问题.实际使用的时候,还需要考虑噪音的问题. 本文只是一篇学习笔记,主要参考了…

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7…

必读好文推荐: Unity协程(Coroutine)原理深入剖析 Unity协程(Coroutine)原理深入剖析再续 上面的文章说得太透彻,所以这里就记一下自己的学习笔记了. 首先要说明的是,协程并不是线程,协程是运行在主线程中的,是和主线程同步执行的代码,不同的地方是运行的方法可以被yield return在当前帧进行打断,到下一帧后可以继续从被打断的地方继续运行. 下面我们看一个示例,场景中有一个空的GameObject对象,其绑定了下面的脚本: 1 using UnityEngine;…

对于PLA算法来说,最终得到哪一条线是不一定的,取决于算法scan数据的过程. 从VC bound的角度来说,上述三条线的复杂度是一样的 Eout(w)≤Ein0+Ω(H)dvc=d+1 直观来看,最右边的线是比较好的hyperplane. 为什么最右边的分隔面最好? 对于测量误差的容忍度是最好的.例如对于每张图片中左下角的样本点,当未来要判定与该点非常接近的点(有可能它们的feature本来就是一样的,只不过因为测量的误差的存在,所以feature变得有点不同了)的labe…