关于ADMM的研究(一) 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上.找到了<Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers>这篇文章,感觉很适合现在的研究.下面转载的一篇博客,写的很细致,很有用. 业界一直在谈论大数据,对于统计而言,大数据其实意味着要不是样本量增加n→∞,要不就是维度的增加p→∞,亦或者两者同时增加,并且维度与样本量的增

支持向量机整理 参考: Alexandre KOWALCZYK大神的SVM Tutorial http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/9097111 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 http://blog.csdn.net/zy_zhengyang/article/details/45009431 介绍整理了SVM的基本数学推导,SMO算法的基本过程,LibSVM的用

代码文件主要针对Matlab进行说明,但个人仍觉得讲解的支持向量机内容非常棒,可以做为理解这一统计方法的辅助资料; LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授2001年开发的一套支持向量机的库,这套库运算速度还是挺快的,可以很方便的对数据做分类或回归.由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库. 这套库可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得,目前已经发展到2.89版.下载.z

下载的libsvm包里面已经为我们编译好了(windows).进入libsvm\windows,可以看到这几个exe文件: a.svm-toy.exe:图形界面,可以自己画点,产生数据等. b.svm-scale.exe:对特征值进行缩放. c.svm-train.exe:接收特定格式的输入,产生一个model文件. d.svm-predict.exe:依照已经train好的model,输入新的数据,并输出预测新数据的类别. svm-toy.exe 可以自己生成数据,双击svm-toy,点击ch

1.      libSVM简介 libSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的一套支持向量机库,这套库运算速度挺快,可以很方便的对数据做分类或回归.由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库.    本实验使用libSVM3.18版本. 2.      libSVM 3.18包含的内容(1)Java文件夹  ,主要应用于java平台:  (2)Python文件夹,是用来参数优选的工具,稍后介绍:  (3

机器学习是由 模型 + 策略 + 算法 构成的,构建一种机器学习方法 (例如,支持向量机),就是具体去确定这三个要素. 1  支持向量机 支持向量机,简称 SVM (Support Vector Machine),是一种二分分类模型. 1) 模型 (model) 定义在特征空间上的,一种间隔 (margin) 最大的,线性分类器 (linear classifier) 2) 策略 (strategy) 使间隔最大化,可转化为求解凸二次规划的问题. 3) 算法 (algorithm) 求解凸二次规

转自:http://blog.csdn.net/adm_qxx/archive/2007/05/20/1617488.aspx  第1章 致读者  [1] 在编写程序时,你是在为你针对某个问题的解决方案中的思想建立起一种具体表示.让程序的结构尽可能地直接反映这些思想:  [a] 如果你能把"它"看成一个独立的概念,就把它做成一个类.  [b] 如果你能把"它"看成一个独立地实体,就把它做成某个类的一个对象.  [c] 如果两个类有共同的界面,将此界面做成一个抽象类.

统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本,供大家做参考. [https://github.com/YihangLou/SVM-Minist-HandWriting-Recognition]https://github.com/YihangLou/

原文:http://blog.csdn.net/meredith_leaf/article/details/6714144 Linux下的Libsvm使用历程录 首先下载Libsvm.Python和Gnuplot: libsvm的主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载libsvm (偶用3.1版本) python的主页http://www.python.org下载 python (偶用3.2.1版本) gnuplot的主页http://www

[原文:http://wenku.baidu.com/view/7e7b6b896529647d27285276.html] 目  录 1 Libsvm下载... 3 2 Libsvm3.0环境变量设置... 3 3 训练和测试数据集下载... 3 4 运行python程序的环境配置... 3 5 LIBSVM 使用的一般步骤是:... 3 6 再来说一下,libsvm-3.0的需要的数据及其格式.... 4 7 Libsvm数据格式制作:... 4 8 Windows版本的工具... 4 9 

libSVM简单的介绍 libSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的一套支持向量机库,这套库运算速度挺快,可以很方便的对数据做分类或回归.由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库. 其中包含的文件夹的主要的作用 (1)Java文件夹  ,主要应用于java平台: (2)Python文件夹,是用来参数优选的工具,稍后介绍: (3)tools文件夹,主要包含四个python文件,用来数据集抽样(subse

使用ANN神经网络训练数据后进行手势识别. #include "header.h" int main() { ; //训练每类图片数量 ; //训练类数3:石头剪刀布 ; ; string Name, Path; } }; //每一行一个训练样本 } }; //训练样本标签 cout << "training Data.........\n"; ; i < class_num; i++){ ; Path = getstring(i + ) + &q

OpenCV提供了多种基本数据类型.可以在"…/OpenCV/cxcore/include"目录下的cxtypes.h文件中查看其详细定义. CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体.CvPoint有两个变体类型:CvPoint2D32f和CvPoint3D32f.前者同样有两个成员x,y,但它们是浮点类型:而后者却多了一个浮点类型的成员z. CvSize类型与CvPoint非常相似,但它的数据成员是integer类型的width和height.如果希望使用浮点

以前接触过libsvm,现在算在实际的应用中学习 LIBSVM 使用的一般步骤是: 1)按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集: 2)对数据进行简单的缩放操作: 3)首要考虑选用RBF 核函数: 4)采用交叉验证选择最佳参数C与g : 5)采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型: 6)利用获取的模型进行测试与预测. 参数认识 LIBSVM使用的数据格式该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下: [label] [index1]:[value1] [index2]:[v

人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN),能模拟生物神经系统对真实物体所作出的交互反应,是由具有适应性的简单单元(称为神经元)组成的广泛并行互连网络. 1  神经元 1.1  M-P 神经元 如下图所示,来自其它神经元的信号,$x_1, x_2, ... , x_n $,传递过来作为输入信号,并通过带权重 ($w_1, w_2, ... , w_n$) 的连接 (connection) 继续传递, 然后神经元的总输入值 $\sum w_i x_i$ 与阈值 $\theta$ 作比较,最后经过

通俗易懂,有助于理解EMD和HHT,就原封不动的搬过来了. 原文链接:关于EMD的产生 自傅里叶变换与频谱分析技术产生,人们得以从另外一个角度观察时域信号,信号里各个点的密集程度,得以确定性地度量.之后,又产生了加窗傅里叶.小波变换.维格纳分布等时频分析技术.98年,黄大大又提出了一种新的时频分析技术,即HHT变换. 一.频率是什么? 周期的倒数是频率,初中物理教的,频率就是描述在既定时间内某一动作完成次数的多少.而后,频率与简谐函数联系起来,不再局限于周期性信号,成为描述信号周期性的参数.傅里

对于给定的训练数据集,朴素贝叶斯法首先基于iid假设学习输入/输出的联合分布:然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y. 一.目标 设输入空间是n维向量的集合,输出空间为类标记集合= {c1, c2, ..., ck}.X是定义在上的随机变量,Y是定义在上的随机变量.P(X, Y)是X和Y的联合概率分布.训练数据集 T = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xN, yN)}由P(X, Y)独立同分布产生. 朴素贝叶斯法的学习目标是习得联合概率分布

https://www.cnblogs.com/qinguoyi/p/7272218.html //摘自:http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/ml/ml.hpp

http://www.hankcs.com/ml/libsvm-usage.html libsvm使用说明 码农场 > 机器学习 2016-02-18 阅读(345) 评论(0)  目录   libsvm简介 libsvm编译安装 数据集 获取数据集 数据集格式 svm_scale用法 未标准化的例子 标准化方法 svm_scale参数 svm_toy用法 svm_train用法 参数 调参 用法 可视化 svm_predict用法 Reference 本文记录了libsvm的使用方法.参数说明

function sevnn x=[1,0]'; [x,val]=dfp('fun','gfun',x) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]'; end function He=Hess(x) He=[1200*x(1)^2-400*x(2)+2, -400*x

简单原理流程转自:http://wenku.baidu.com/link?url=57aywD0Q6WTnl7XKbIHuEwWENnSuPS32QO8X0a0gHpOOzdnNt_K0mK2cucVaEHVSAjHvBCvQNZGhe_TEgWoDeVoWNBATyAa0bc5eDZQweEm 详细原理和实验1:PMTK ToolBox和实验2:LibSVM转自:http://blog.163.com/huai_jing@126/blog/static/17186198320117141083