SVM算法入门
转自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7316496SVM入门（一）至（三）Refresh按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅.（一）SVM的简介支持向量机(Support Vector Ma...
[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机6SVM总结
12.支持向量机觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me12.6SVM总结推荐使用成熟的软件包用以解决 SVM 最优化问题的软件很复杂，且已经有研究者做了很多年数值优化。因此强烈建议使用高优化软件库中的一个，而不是尝试自己落实一些框架。有许多好的软件库，NG用得最多的两个是 libli...
SVM的基础原理
因为看cs231的时候用了一下multi-class的svm，所以又把svm给复习了一下，教材是周志华的西瓜书，这里是大概的笔记。1.线性可分对于一个数据集：如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧，超平面如下：那么数据集D就是线性可分的，否则，不可分。w称为法向量，决定了超平面...
libsvm源码凝视+算法描写叙述:svm_train
(I will try my best to make this note clearer. We mainly focus on solve_c_svc in this note)We mainly focus on solve_c_svc in this note.Our goal: mindB...
SVM中图像常用的HOG特征描述及实现
转摘网址：http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.htmlHog参考网址：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.htmlHOG（Histo...
[机器学习]SVM---硬间隔最大化数学原理
注：以下的默认为2分类1、SVM原理：(1)输入空间到特征空间得映射所谓输入空间即是输入样本集合，有部分情况输入空间与特征空间是相同得，有一部分情况二者是不同的，而模型定义都是定义到特征空间的，特征空间是指所有的输入特征向量，特征向量是利用数值来表示的n维向量，输入空间到特征空间的映射，也就是对所用...
支持向量机（SVM）举例
例（1） 无核（No kernel or linear kernel）代码和数据集来自于https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes#coding = utf-8import numpy as npimport pandas as pd...
SVM-笔记(1)
1 目的SVM推导是从讨论最优超平面开始的，即为了得到一个能够划分不同超平面的面，即公式1：\begin{equation}w^Tx+b=0 \tag{1} \end{equation}这个公式怎么来的，其实就是基于2维推导过来的，当二维图像时，也就是熟悉的x，y坐标系。我们将一条线的函数公式定义为...
svm特征
svm特征格式：<label><index1>:<value1><index1>:<value1>....其中<label> 是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识某类的整数(支持多个类)；对于回归，是任意实数。<ind...
spark机器学习从0到1支持向量机SVM(五）
分类分类旨在将项目分为不同类别。 最常见的分类类型是二元分类，其中有两类，通常分别为正数和负数。 如果有两个以上的类别，则称为多类分类。 spark.mllib支持两种线性分类方法：线性支持向量机（SVM）和逻辑回归。 线性SVM仅支持二进制分类，而逻辑回归支持二进制和多类分类问题。 对于这两种方法...
支持向量机SVM(Support Vector Machine)
支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning)，一般用于二类问题（binary classification）的模式识别应用中。支持向量机的最大特点是既能够最小化经验损失（也叫做经验风险、或者经验误差），...
随机梯度下降算法求解SVM
测试代码（ｍａｔｌａｂ）如下：clear; load E:\dataset\USPS\USPS.mat; % data format: % Xtr n1*dim % Xte n2*dim % Ytr n1*1 % Yte n2*1 % warning: labels must rang...
Matlab 支持向量机（SVM）实现多分类
1、首先，你需要安装完成Matlab。 2、将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到：libsvm-3.17文件夹和drtoolbox，并放到MATLAB的工具箱安装目录下， 例如：C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下。 3...
SVM：随机产生100个点，建立模型，找出超平面方程——Jaosn niu
import numpy as npimport pylab as plfrom sklearn import svm# we create 40 separable points#np.random.seed(0)X = np.r_[np.random.randn(100, 2) - [2, 2]...
1.2 linear SVM 推导
1.将公式中的distance具体化将$w_0$单独抽出作为$b$，$w=(w_1,...,w_n),x=(x_1,...,x_n)$则分割平面为：$w^Tx+b=0$A.证明w为法向量 设两点$x',x''$都在平面上，所以有 $w^Tx'=w^Tx''=-b$ $w^T(x'-...
SVM核技巧的经典解释
支持向量机: Kernel by pluskid, on 2010-09-11, inMachine Learning 68 comments本文是“支持向量机系列”的第三篇，參见本系列的其它文章。前面我们介绍了线性情况下的支持向量机，它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的。只是...
从感知器到SVM
这篇文章主要是分析感知器和SVM处理分类问题的原理，不涉及求解感知器：感知器要解决的是这样的一个二分类问题：给定了一个线性可分的数据集，我们需要找到一个超平面，将该数据集分开。这个超平面的描述如下：$w*x+b=0$而感知器的决策函数是：$f(x)=sign(w*x+b)$其中 $z=w*x...
机器学习——支持向量机(SVM)之拉格朗日乘子法，KKT条件以及简化版SMO算法分析
SVM有很多实现，现在只关注其中最流行的一种实现，即序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法，然后介绍如何使用一种核函数（kernel）的方式将SVM扩展到更多的数据集上。1.基于最大间隔分隔数据几个概念：1.线性可分（linearly separa...
SVM阅读资料
1,Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 支持向量机2,http://blog.pluskid.org/?page_id=6833,支持向量机SVM（一）4,机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础5,SVM入门（一）至（三）Refresh...
SVM学习笔记（一）
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，...