SVM 支持向量机算法-原理篇

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SVM 支持向量机算法-原理篇

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇来介绍SVM 算法,它的英文全称是 Support Vector Machine,中文翻译为支持向量机. 之所以叫作支持向量机,是因为该算法最终训练出来的模型,由一些支持向量决定.所谓的支持向量,也就是能够决定最终模型的向量. SVM 算法最初是用来解决二分类问题的,而在这个基础上进行扩展,也能够处理多分类问题以及回归问题. 1,SVM 算法的历史早在1963 年,著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普…

SVM 支持向量机算法-实战篇

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上一篇介绍了 SVM 的原理和一些基本概念,本篇来介绍如何用 SVM 处理实际问题. 1,SVM 的实现 SVM 算法即可以处理分类问题,也可以处理回归问题. sklearn 库的 svm 包中实现了下面四种 SVM 算法: LinearSVC:用于处理线性分类问题. SVC:用于处理非线性分类问题. LinearSVR:用于处理线性回归问题. SVR:用于处理非线性回归问题. LinearSVC/R 中默…

微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）

1.点评对于IM系统来说,如何做到IM聊天消息离线差异拉取(差异拉取是为了节省流量).消息多端同步.消息顺序保证等,是典型的IM技术难点. 就像即时通讯网整理的以下IM开发干货系列一样: <IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递> <IM消息送达保证机制实现(二):保证离线消息的可靠投递> <如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”?> <IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”?> <IM群聊消息如此复杂,如何保…

(转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法原理篇（9）

前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,此算法由于其本身的复杂性,所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结,因为本身该算法就隶属于高等数学的研究范畴,我们对算法的推断和验证过程不做研究,只介绍该算法特点以及应用场景,且个人技术能力有…

SVM 支持向量机算法介绍

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 参考:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 SVM(支持向量机)主要用于分类问题,主要的应用场景有字符识别.面部识别.行人检测.文本分类等领域. 通常SVM用于二元分类问题,对于多…