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…

(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…

http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine 摘要:支持向量机(SVM)已经成为一种非常受欢迎的算法.本文主要阐述了SVM是如何进行工作的,同时也给出了使用Python Scikits库的几个示例.SVM作为一种训练机器学习的算法,可以用于解决分类和回归问题,还使用了kernel trick技术进行数据的转换,再根据转换信息在可能的输出之中找到一个最优的边界. [CSDN报道]支持向量机(Support…

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…

Support Vector Machine [学习.内化]--讲出来才是真的听懂了,分享在这里也给后面的小伙伴点帮助. learn from: https://www.youtube.com/watch?v=QSEPStBgwRQ&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49&index=29 台湾大学李宏毅教授,讲授课程很用心,能把我之前看过却不理解的知识很易懂.精彩的讲出来--respect 1.SVM SVM是一个经典的二分类.监督学习算法.与lo…

#SVM的使用 (结合具体代码说明,代码参考邹博老师的代码) 1.使用numpy中的loadtxt读入数据文件 data:鸢尾花数据 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 读取: :path路径 :dtype读取类型 :delimiter分隔符 :conve…

前言: 这是一篇记录小刘学习机器学习过程的随笔. 正文: 支持向量机(SVM)是一组用于分类, 回归和异常值检测的监督学习方法. 在分类问题中,SVM就是要找到一个同时离各个类别尽可能远的决策边界即最大化margin(margin为图中2虚线的距离).这种尽可能远的思想能够提高模型的泛化能力. 虚线上的点是支持向量,实线是决策边界.此图为线性可分的情况. 求margin的最大值就相当于求d(支持向量到决策边界的距离)的最大值. 决策边界为wx-b=0 任意点到边界的距离为 为了方便计算,我们将2…

一.原理部分: 依然是图片~ 二.sklearn实现: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import seaborn as sns mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False from sklearn.da…

支持向量机(Support Vector Machine) SVM是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面.只需要知道,SVM是一个有监督的分类器就可以. 介绍SVM首先要从核函数的介绍开始,SVM是一个处理线性可分离数据的线性分类器.对于下方右边的数据时,SVM不能很好的应对. 情况一:在对于线性不可分数据时,应该如何应对?将低维数据转换为高维数据可以将线性不可分数据转化为线性可分的数据.如下图所示: 情况二:当数据用直线不可分时: 原来…

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 带核的SVM为什么能分类非线性问题? RBF核一定是线性可分的吗? 常用核函数及核函数的条件 SVM的基本思想 是否所有的优化问题都可以转化为对偶问题 处理数据偏斜 1.带核的SVM为什么能分类非线性问题? 核函数的本质是两个函数的內积,而这个函数在SVM中可以表示成对于输入值的高维映射.注意核并不是直接对应映射,核只不过是一个…