首先科普一下python里面对于数组的处理,就是如果获取数组大小,以及数组元素数量,这个概念是不一样的,就是一个size和len处理不用.老规矩,上代码: arr2 = np.array([-19.51679711, -18.06166131, -16.65282549, 8.70287809,9.9485567 , 11.23867649, 3,4]) pprint(arr2.size) pprint(len(arr2)) >>8 >>8 貌似两者没啥区别,但是真的是这样吗? C…

对于PLA算法来说,最终得到哪一条线是不一定的,取决于算法scan数据的过程. 从VC bound的角度来说,上述三条线的复杂度是一样的 Eout(w)≤Ein0+Ω(H)dvc=d+1 直观来看,最右边的线是比较好的hyperplane. 为什么最右边的分隔面最好? 对于测量误差的容忍度是最好的.例如对于每张图片中左下角的样本点,当未来要判定与该点非常接近的点(有可能它们的feature本来就是一样的,只不过因为测量的误差的存在,所以feature变得有点不同了)的labe…

SVM-支持向量机 SVM(Support Vector Machine)-支持向量机,是一个功能非常强大的机器学习模型,可以处理线性与非线性的分类.回归,甚至是异常检测.它也是机器学习中非常热门的算法之一,特别适用于复杂的分类问题,并且数据集为小型.或中型的数据集. 这章我们会解释SVM里的核心概念.原理以及如何使用. 线性SVM分类 我们首先介绍一下SVM里最基本的原理.这里先看一张图: 这个是Iris数据集中的部分数据,可以看到这两个类别可以由一条直线很简单地直接分开(也可以说它们是线性可…

转载自http://blog.csdn.net/passball/article/details/7661887,写的很好,虽然那人也是转了别人的做了整理(最原始文章来自http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html,分了太多篇,读起来不太方便). =============================================== 一)SVM的背景简介 支持向量机(Support Vector Mac…

(一)SVM的背景简单介绍 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,依据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别随意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力[14]…

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…

前言: 对于SVM的了解,看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解,比如线性分类器,和求凸二次规划中用到的高等数学知识.然而SVM最核心的地方应该在于核函数和求关于α函数的极值的方法:SMO算法(当然还有很多别的算法.libsvm使用的是SMO,SMO算法也是最高效和简单的),还有松弛变量..毕设答辩在即,这两个难点只能拖到后面慢慢去研究了. 于是我便是用了LibSvm,也就是台湾大学某某教授写的一个专门用于svm的工具包,其中有java语言的,python语言的,c语言的.我只…

作者:桂. 时间:2017-05-13  21:52:14 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6850684.html 前言 主要记录SVM的相关知识,参考的是李航的<统计学习方法>,最后的SMO优化算法(Sequential minimal optimization)是二次规划的优化算法,不涉及整体思路的理解,这里打算跳过,以后用到了再来回顾. 一.线性可分支撑向量机 A-问题分析 不同于感知器Perceptron,SVM希望所有点到分离面的最小距…

1.什么是SVM 下面我们就来介绍一些SVM(Support Vector Machine),首先什么是SVM,它是做什么的?SVM,中文名是支撑向量机,既可以解决分类问题,也可以解决回归问题,我们来看看它的思想是怎么样的. 这是一个简单的分类问题,我们很容易想到可以找一个决策边界,那么在决策边界上方的分为红色的点.下方则分为蓝色的点.可以这个决策边界选在什么地方好呢? 可以看到图中两个蓝色的线,都可以叫做决策边界,对于这种决策边界不唯一的问题,通常叫做不适定问题.可以回想一下逻辑回归是如何解决…

前言: 经历过文本的特征提取,使用LibSvm工具包进行了测试,Svm算法的效果还是很好的.于是开始逐一的去了解SVM的原理. SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上.所以这篇只介绍关于SVM的理论基础.参考this paper: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/svmtutorial.pdf 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…