吴恩达机器学习笔记43-SVM大边界分类背后的数学（Mathematics Behind Large Margin Classification of SVM）
假设我有两个向量，
SVM-支持向量机（二）非线性SVM分类
非线性SVM分类尽管SVM分类器非常高效，并且在很多场景下都非常实用。但是很多数据集并不是可以线性可分的。一个处理非线性数据集的方法是增加更多的特征，例如多项式特征。在某些情况下，这样可以让数据集变成线性可分。下面我们看看下图左边那个图：它展示了一个简单的数据集，只有一个特征x1，这个数据集一看就知...
【机器学习】支持向量机（SVM）——硬间隔+对偶+KKT条件+拉格朗日乘子（理论+图解+公式推导）
???? 『精品学习专栏导航帖』????最适合入门的100个深度学习实战项目????????【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解 + 数据集 + 完整源码????????【机器学习入门项目10例目录】项目详解 + 数据集 + 完整源码????????【机器学习项目实战10例目录】项...
关于SVM数学细节逻辑的个人理解（三） ：SMO算法理解
第三部分：SMO算法的个人理解接下来的这部分我觉得是最难理解的？而且计算也是最难得，就是SMO算法。SMO算法就是帮助我们求解：s.t. 这个优化问题的。虽然这个优化问题只剩下了α这一个变量，但是别忘了α是一个向量，有m个αi等着我们去优化，所以还是很麻烦，所以大神提出了SMO算法来解决这个优化问...
项目二：使用机器学习（SVM）进行基因预测
SVM软件包LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines（本项目所用到的SVM包）（目前最新版：libsvm-3.21，2016年7月8日）C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-suppo...
paper 32 ：svm参数优化的进展
从今天开始，我的微信公众号“天空之窗”就暂且停止更新内容了，专心搞研究！上午从师姐那儿淘到一份关于faruto讲解的Libsvm-FarutoUltimate3.1 based on libsvm-3.1，获益匪浅，至少对于目前调参、参数寻优等可以顺利的进展了。毕竟是人家的文章，下面是faruto的...
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）(ZT）
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）原文：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837作者：July 。致谢：pluskid、白石、JerryLead。说明：本文最初写于2012年6月，而后不断反反复复修改&优化，修改次数达...
easy.py使用中ValueError: could not convert string to float: svm_options错误问题解决
在使用easy.py中出现如下图所示问题解决方法：1、找到cmd = '{0} -svmtrain "{1}" -gnuplot "{2}" "{3}"'.format(grid_py, svmtrain_exe, gnuplot_exe, scaled_file)2、将其改为cmd = 'pyth...
【机器学习】支持向量机SVM - 对SVM与核函数的理解及sklearn参数详解
支持向量机是在深度学习流行开来之前，性能表现最好的一种机器学习方法。在看这篇blog之前，默认读者已经有了对支持向量机的基本概念的认识。 一、支持向量机的进一步理解 支持向量机的优化目标在逻辑回归优化目标基础上进一步产生的。具体优化目标不说了，参看各种svm的书籍和博客。 1、提升线性回归值的...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(3)—核函数
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 前面我们提到的数据集都是线性可分的，这样我们可以用SMO等方法找到支持向量的集合。然而当我们遇到线性不可分的数据集时候，是不是svm就不起作用了呢？这里用到了一种方法叫做核函数，它将低维度的数...
机器学习技法笔记(2)-Linear SVM
从这一节开始学习机器学习技法课程中的SVM, 这一节主要介绍标准形式的SVM: Linear SVM引入SVM首先回顾Percentron Learning Algrithm(感知器算法PLA)是如何分类的，如下图，找到一条线，将两类训练数据点分开即可:PLA的最后的直线可能有很多条，那到底哪条好呢...
数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法（超详细附代码）
https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79483057
基于Theano的深度学习框架keras及配合SVM训练模型
1.介绍 Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。keras官方文档地址 地址 2.流程 先使用CNN进行训练，利用Theano函数将CNN全连接层的值取出来，给SVM进行训练 3.结果示例 ...
Jordan Lecture Note-7: Soft Margin SVM
Soft Margin SVM （1）Recall之前分析到SVM的模型为：\begin{align}\mathop{\min}&\quad \frac{1}{2}w^\prime w\nonumber\\\mathop{s.t}&\quad y_i(x_i^\prime w+b)\...
数据挖掘——SVM和神经网络
SVM是最优秀、准确而健壮的算法之一，维度不敏感，可处理线性可分和线性不可分数据。分为SVC和SVR。 优势：分类性能好、稳定性高、算法更新快。 一般选择RBF作为核函数。 SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。 关键优化参数： C：惩罚系数，值越高，惩罚程度越大，误差容忍力越差。 Gamma：影...
SVM（支持向量机）的一点理解
最近有被问到SVM的问题，不懂装懂，羞愧不已。百度有很多深入浅出介绍SVM的文章，我就不赘述了，这里写一点自己肤浅的理解。SVM的核心思想是把求解低维空间上的高维分类器转化为求解高维函数空间上的线性分类器。为了达到这一目的，SVM引入了三大法宝。第一是支持向量。支持向量相当于样本数据的典型代表（或者...
SVM分类的一个例子
SVM分类的过程： 1、选定训练集和测试集------------------->数据的预处理---------------------------------》训练SVM----------------------------------》预测测试集---------------------...
基于PCA和SVM的人脸识别
程序中采用的数据集是ORL人脸库，该人脸库共有400副人脸图像，40人，每人10幅，大小为112*92像素，同一个人的表情，姿势有少许变化。程序的流程主要分为三部分，数据的预处理(PCA降维和规格化)，数据的训练阶段，数据的识别阶段数据的预处理的流程图如下：数据的训练流程图如下：识别流程：下面贴上一...
基于opencv的手写数字识别（MFC,HOG,SVM）
参考了秋风细雨的文章：http://blog.csdn.net/candyforever/article/details/8564746花了点时间编写出了程序，先看看效果吧。识别效果大概都能正确。好了，开始正题：因为本程序是提取HOG特征，使用SVM进行分类的，所以大概了解下HOG的一些知识，其中我...
【ML实验7】人脸识别综合项目（PCA、多分类SVM）
实验代码获取 github repo山东大学机器学习课程资源索引 实验目的 实验环境 实验内容 PCA 两种方法EVD-PCA和SVD-PCA的实现、效率对比见我之前的博客一个PCA加速技巧，这里补充SVD方法的数学推导： 首先，设方阵 ...