支持向量机（SVM）后篇 核函数（Kernels）线性不可分情况 SMO算法——机器学习
六 核函数（Kernels）例如，对于二分问题，某些数据的结果需从一维映射到高维，才能线性可分，简而言之就是可以用超平面划分。比如，在线性回归单一特征的例子中，我们将唯一的特征x，映射到三维，分别为x,x^2,x^3。定义一个关于特征向量x的函数列向量φ(x)，这被称为特征映射，其中每一行代表映射的...
SVM支持向量机推导，工具介绍及python实现
支持向量机整理参考：Alexandre KOWALCZYK大神的SVM Tutorialhttp://blog.csdn.net/alvine008/article/details/9097111http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/1729201...
在实习的公司遇到大量的无标签数据怎么办——利用SVM进行Active Learning主动学习
怎么办？进行Active Learning主动学习Active Learning是最近又流行起来了的概念，是一种半监督学习方法。一种典型的例子是：在没有太多数据的情况下，算法通过不断给出在决策边界上的样本，让打标者进行打标，使得算法明确分类边界，该算法结合On-Line的使用和灰度测试等方法，可以在...
opencv3/C++ 机器学习-SVM应用实例：药品（胶囊）识别与分类
from：https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79278072版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79278072问题描述：现对6种不...
分类器设计之线性分类器和线性SVM(含Matlab代码)
对于高维空间的两类问题，最直接的方法是找到一个最佳的分类超平面，使得并且,对于所有的正负训练样本和.因此，以上问题可以表达为：问题P0可以转化为两边除以\epsilon，并且做变量替换，最终得到下面的线性规化（linear programming）问题：线性规化问题P2事实上是一个存在性问题(fea...
集成k-最近邻(k-NN)、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、多层感知机的一个机器学习示例
(1) 创建机器学习所需环境python版本为Python 3.6.2**NumPy：**用于使用Python进行数值处理。**PIL：**一个简单的图像处理库。**scikit-learn：**包含我们今天要介绍的机器学习算法。Keras和**TensorFlow：**深度学习，后续使用，本篇博客...
机器学习小白学习笔记---day3---线性模型（岭回归、lasso、线性模型【svm、logistic回归】）
机器学习小白学习笔记之scikit-learn最近刚把西瓜书啃完，一大堆理论让脑子真的是一团浆糊，说实话看的基本只有一个概念哈哈哈，效果不高，但是让我对与机器学习真的是整体有了一个大的了解，但是并没能将每个课后作业都完成，甚至很多公式推导也没实现，太难了，让我着手于实践，古人云实践出真知，又拿起了另...
支持向量机(SVM)-简介
如果我们有两个数据,要让你画一根直线你需要怎么划分他们呢? 上面画了三根直线来划分它,那如果是高纬度呢? 怎么用高于三个维度的 超维度平面来区分这些呢? ...
OpenCV实战4： HOG+SVM实现行人检测
目前基于机器学习方法的行人检测的主流特征描述子之一是HOG（Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图）。HOG特征是用于目标检测的特征描述子,它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，用这些特征描述原始图像。 HOG的核心思想是...
HOG+SVM训练时报错 OpenCV Error: Assertion failed
在HOG+SVM图片训练时，经常会看到一种报错信息：OpenCV Error: Assertion failed (checkDetectorSize()) in cv::HOGDescriptor::setSVMDetector, file C:\builds\master_PackSlave-w...
独家 | 25道SVM题目，测一测你的基础如何?（附资源）
翻译：张逸校对：韩海畴本文共3163字，建议阅读8分钟。本测试共25道题，帮助你检验对SVM原理和应用的掌握程度。介绍在某种意义上，你可以把机器学习算法看作有很多刀剑的军械库。里边有各种各样的工具，你要做的，就是得学会在对的时间使用对的工具。举个例子，如果把“回归”看作是一把剑，它可以轻松地将一部分...
SVM中的Dual
在之前关于 support vector 的推导中，我们提到了 dual ，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于 SVM 的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式：mins.t.f0(x)fi(x)...
关于支持向量机(SVM)的高斯核和惩罚因子C的理解（简单易懂）
跟小伙伴探讨了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)，不自觉地就将话题拉向了高斯核函数和惩罚因子C。本文用简单易懂的形式呈现了自己对于高斯核函数和惩罚因子C的理解。 为什么说高斯核对应的映射函数将原始特征空间映射成了无限维空间？高斯核函数的参数σσ如何选择？惩罚因子C的...
机器学习人工智能算法——支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
首先，我们先来了解一下什么是支持向量机（Support Vector Machine, SVM），我们使用SVM既可以解决分类问题，也可以解决回归问题，本篇文章我们主要讲SVM在分类问题中的应用，在后续文章分享中会讲解如何将SVM用于回归问题。 大家可以看上图，是一个二维特征平面，上面...
R语言 SVM（线性可分、线性不可分、多分类）
关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客R版本：3.6.1setwd('G:\\R语言\\大三下半年\\数据挖掘：R语言实战\\')> library("e1071", lib.loc="H:/Program Files/R/R-3.6.1/library")Warning me...
SVM的升维解决线性不可分
很多的情况下样本是线性不可分的，这时可以通过升维的方法来解决。假设在数轴上给出一些数据，其中[-2,2]区间内的点被标记为分类1，其余的被标记为分类0，这时用一个分段函数是不能顺利的分类的，这时可以构造一个函数，让其在[-2,2]的区间内这个函数大于0，而其他的部分小于0，例如： f(x)={10−...
FPGA 上使用 SVM 进行图像处理
SVM简介 面部识别是一个经常讨论的计算机科学话题，并且由于计算机处理能力的指数级增长而成为人们高度关注的话题。面部识别在机器人、生物安全和汽车工业等许多领域都有广泛的应用，涉及对输入图像应用数学算法，提取不同的特征，表明所提供的图片中是否存在人脸。方向梯度直方图（HOG）是一种传统算法，用于...
SVM用于多类分类
SVM用于多类分类svm本身是一种典型的二分类器，那如何处理现实中的多分类问题呢？常用的有三种方法：一、一对多也就是“一对其余”（One-against-All） 的方式，就是每次仍然解一个两类分类的问题。这样对于n个样本会得到n个分类器。但是这种方式可能会出现分类重叠现象或者不可分类现象而且由于“...
粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析
目录 背影 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 粒子群算法原理 SVM应用实例，粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析 代码 结果分析 展望 完整代码：粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https:/...
sklearn.svm.SVC 支持向量机参数详解
用法如下：class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel=\'rbf\', degree=3, gamma=\'scale\', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=20...