SVM是机器学习中神一般的存在,虽然自深度学习以来有被拉下神坛的趋势,但不得不说SVM在这个领域有着举足轻重的地位.本文从Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引进Kernel Trick,然后推广到常用的Soft Kernel SVM. 一.Hard SVM SVM本身是从感知机算法演变而来,感知机算法是在一个线性可分的数据集中找到一个分类超平面,尽可能的将数据集划分开,理论上这样的超平面有无数多个,但是从直觉上,我们知道离两侧数据都比较远的超平面更适合用于分类,于是我们选择了一个…

支持向量机—SVM原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9596898.html 1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集.支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是线性不可分的). 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量…

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取        文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡…

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(1) : 简单SVM原理 1. background 对一个二值的…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第32篇文章,我们来聊聊SVM. SVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面试的常客,经常被问到.它最早诞生于上世纪六十年代.那时候虽然没有机器学习的概念,也没有这么强的计算能力,但是相关的模型和理论已经提出了不少,SVM就是其中之一. SVM完全可以说是通过数学推导出来的模型,由于当时还没有计算机,所以模型当中的参数都是数学家们用手来算的.它有一个巨大的应用就是前苏联的计划经济体系,我们知道在计划经济当中,国家有…

SVM迅速发展和完善,在解决小样本.非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来,已经在许多领域(生物信息学,文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效,例如(SVM在预测地下水涌水量问题等). SVM中的一大亮点是在传统的最优化问题中提出了对偶理论,主要有最大最小对偶及拉格朗日对偶. SVM的关键在于核函数.低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间.但这个办法带来的困…

前言 本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现.借鉴了许多文章,会在后面一一指出,如果有什么不对的希望能指正. 一. SVM简介 首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上,SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的. 其学习方法是把数据映射到一个高维空间上,使数据变稀疏,比较容易找到一个分割面来将数据分类, 而这个高维的分割面就是超平面.而SVM做的就是找到这样一个超平面使得数据点离这个超平面尽可能的远, 这样的分类效果才…

(写在前面:机器学习入行快2年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客.但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本.如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固.借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友-) (本篇博客内容来自台大林轩田老师Coursera Machine Learning Technology视频及周志华老师…

本文只是简单介绍一下SVM的理论框架,想要详细了解当中细节问题处理可以参看后续章节或者网上各种详细资料.推荐Andrew Ng的斯坦福大学机器学习课程. 年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的. 简单的讲支持向量机(SVM)是一种分类模型,对于待分类的数据,我们总能找到一种超平面把它分割开来,当确立了这一超平面(下图a)后,我们要做的是最大化最近…

SVM即支持向量机,是一种机器学习内的二类分类方法,是有监督学习方法. 首先我们需要建立一个分类任务: 首先考虑线性可分的情况:(所谓线性可分就是在N维空间上的两类点,可以用N-1个未知数的函数(超平面)把其分为两类的情况), 如下图是一个简单的线性可分,二维平面上的两类点可以被一个y=kx+b的函数区分为两类…