SVM个人学习总结 如题,本文是对SVM学习总结,主要目的是梳理SVM推导过程,以及记录一些个人理解. 1.主要参考资料 [1]Corres C. Support vector networks[J]. Machine Learning, 1995, 20(3):273-297. [2]Platt J C. Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines[C]// Adv…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Oct 1 09:32:37 2018 @author: """ import numpy as np from tkinter import * #import tkinter from PIL import Image, ImageTk from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt…

SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个.怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法. 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理.还得继续深入学习理解呢. 一些关键词: 超平面(hyper plane)SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开.使边际(margin)最大.如果把超平面定义为w*x+b=0.那么超平面距离任意一个支持向量的距离就是1/||w||.(||w||是w的范数,也就是√w*w’) SVM就是解决 这个优化问题.再经过拉格朗日公式和KKT条件等数学运算求解得到一…

机器学习与神经网络的关系: 机器学习是目的,神经网络是算法.神经网络是实现机器学习的一种方法,平行于SVM. 常用的两种工具:svm tool.libsvm SVM分为SVC和SVR,svc是专门用来分类的,svr是用来作回归的 注:matlab自带的svm工具箱无回归预测功能 函数介绍:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c76c0890100w1zm.html libsvm参数介绍:http://blog.csdn.net/changyuanchn/article…

支持向量机是一种二分类算法,算法目的是找到一个最佳超平面将属于不同种类的数据分隔开.当有新数据输入时,判断该数据在超平面的哪一侧,继而决定其类别. 具体实现思路: 训练过程即找到最佳的分隔超平面的过程.当数据特征数是2时,超平面就是一条直线:当数据的特征数是3时,超平面就是一个平面:当数据特征数为1024时,就需要一个2013维的超平面来对其分类.分隔超平面的形式可以写为:wTx+b 最佳超平面的判断依据是,希望离超平面最近的点离超平面尽可能远.支持向量就是指那些离超平面最近的点. 分类函数:…

从这一部分开始,将陆续介绍SVM的相关知识,主要是整理以前学习的一些笔记内容,梳理思路,形成一套SVM的学习体系. 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. 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,根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(…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin…

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-support vector classification), one-class SVM(distribution estimation), epsilon-SVR(epsilon-support vec…

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持…

机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持…