转：机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础

机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 又有很长的一段时间没有更新博客了,距离上次更新已经有两个月的时间了.其中一个很…

机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础

版权声明:本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 又有很长的一段时间没有更新博客了,距离上次更新已经有两个月的时间了.其中一个很大的原因是,不知道写什么好-_-,最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章,觉得SVM是一个非常有趣,而且自成一…

机器学习中的算法-决策树模型组合之随机森林与GBDT

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有…

支持向量机(SVM)基础

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 又有很长的一段时间没有更新博客了,距离上次更新已经有两个月的时间了.其中一个很大的原因是,不知道写什么好-_-,最近一段时间看了看关于 SVM(Support Vector Machine)的文章,觉得SVM是一个非常有趣,而且自成一派的方向,所以今天准备写一篇关于关于SVM…

机器学习集成算法--- 朴素贝叶斯,k-近邻算法,决策树,支持向量机(SVM),Logistic回归

朴素贝叶斯: 是使用概率论来分类的算法.其中朴素:各特征条件独立:贝叶斯:根据贝叶斯定理.这里,只要分别估计出,特征 Χi 在每一类的条件概率就可以了.类别 y 的先验概率可以通过训练集算出 k-近邻算法: 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 决策树:最优划分属性,结点的“纯度”越来越高. 即如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高. 支持向量机(SVM)是支持(或支撑)平…

Spark机器学习系列之13：支持向量机SVM

Spark 优缺点分析以下翻译自Scikit. The advantages of support vector machines are: (1)Effective in high dimensional spaces.在高维空间表现良好. (2)Still effective in cases where number of dimensions is greater than the number of samples.在数据维度大于样本点数时候,依然可以起作用 (3)Uses a su…

paper 56 ：机器学习中的算法：决策树模型组合之随机森林（Random Forest）

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森…

吴恩达机器学习笔记（六） —— 支持向量机SVM

主要内容: 一.损失函数二.决策边界三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数二.决策边界对于: 当C非常大时,括号括起来的部分就接近于0,所以就变成了: 非常有意思的是,在最小化 1/2*∑θj^2的时候,最小间距也达到最大.原因如下: 所以: 即:如果我们要最小化1/2*∑θj^2,就要使得||θ||尽量小,而当||θ||最小时,又因为,所以p(i)最大,即间距最大. 注意:C可以看成是正则项系数λ…

spark机器学习从0到1支持向量机SVM(五）

分类分类旨在将项目分为不同类别. 最常见的分类类型是二元分类,其中有两类,通常分别为正数和负数. 如果有两个以上的类别,则称为多类分类. spark.mllib支持两种线性分类方法:线性支持向量机(SVM)和逻辑回归. 线性SVM仅支持二进制分类,而逻辑回归支持二进制和多类分类问题. 对于这两种方法,spark.mllib支持L1和L2正则化变体. 训练数据集由MLlib中LabeledPoint的RDD表示,其中标签是从零开始的类索引:0,1,2,.... 一.基本思想统计学习理论…

机器学习(四)：通俗理解支持向量机SVM及代码实践

上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题,本文我们讲一个更强大的分类模型.本文依旧侧重代码实践,你会发现我们解决问题的手段越来越丰富,问题处理起来越来越简单. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是最受欢迎的机器学习模型之一.它特别适合处理中小型复杂数据集的分类任务. 一.什么是支持向量机 SMV在众多实例中寻找一个最优的决策边界,这个边界上的实例叫做支持向量,它们"支持"(支撑)分离开超平面,所以它叫支持向量机. 那么我们如何保证我们得到的决策边…

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝…

机器学习中的算法——决策树模型组合之随机森林与GBDT

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有…

机器学习算法 - 支持向量机SVM

在上两节中,我们讲解了机器学习的决策树和k-近邻算法,本节我们讲解另外一种分类算法:支持向量机SVM. SVM是迄今为止最好使用的分类器之一,它可以不加修改即可直接使用,从而得到低错误率的结果. [案例背景] 从前有两个地主,他们都是占山为王的一方霸主.本来各自吃饱自己的饭万事无忧,可是人心不知足蛇吞象啊,自己总是都想占对方的一亩三分地,冲突争吵从来都没有停歇过.当时的环境就是谁狠这土地就归谁,但是我们现在想从科学的角度来分析,如何让他们的地盘均分,画条边界线,从此互不干扰呢? [演示代码] i…

[笔记]关于支持向量机（SVM）中 SMO算法的学习（一）理论总结

1. 前言最近又重新复习了一遍支持向量机(SVM).其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分: 1. SVM理论本身:包括最大间隔超平面(Maximum Margin Classifier),拉格朗日对偶(Lagrange Duality),支持向量(Support Vector),核函数(Kernel)的引入,松弛变量的软间隔优化(Outliers),最小序列优化(Sequential Minimal Optimization)等. 2. 核方法(Kernel):其实核方法的发展是可以独立于S…

机器学习：Python中如何使用支持向量机(SVM)算法

(简单介绍一下支持向量机,详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解. (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须…

机器学习之支持向量机—SVM原理代码实现

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…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

机器学习-5 支持向量机SVM

一.概念和背景 SVM:Support Vector Machine 支持向量机. 最早是由Vladimir N. Vapnik和Alexey Ya. Chervonenkis在1963年提出的. 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes和Vapnik在1993年提出,并在1995年发表. 在深度学习(2012)出现之前,SVM被认为是机器学习中近十几年来最成功,表现最好的算法. 机器学习的一般框架: 训练集--->提取特征向量--->结合一定的算法(决策树.KNN…

机器学习笔记（六） ---- 支持向量机（SVM）【华为云技术分享】

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/102663611 支持向量机(SVM)可以说是一个完全由数学理论和公式进行应用的一种机器学习算法,在小批量数据分类上准确度高.性能好,在二分类问题上有广泛的应用. 同样是二分类算法,支持向量机和逻辑回归有很多相似性,都是二分类问题的判决模型,主要的差异在于损失函数的不同,支持向量机相比于逻辑…

机器学习笔记（六） ---- 支持向量机（SVM）

支持向量机(SVM)可以说是一个完全由数学理论和公式进行应用的一种机器学习算法,在小批量数据分类上准确度高.性能好,在二分类问题上有广泛的应用. 同样是二分类算法,支持向量机和逻辑回归有很多相似性,都是二分类问题的判决模型,主要的差异在于损失函数的不同,支持向量机相比于逻辑回归,更倾向于找到样本空间中最优的划分超平面. 首先说一下超平面的概念:超平面是一个数学概念,而不好以物理概念解释,因为画不出来:).n维空间的超平面表示 Wtx + b = 0.二维空间中,超平面是一条直线,三维空间中,超平…

机器学习笔记：支持向量机(svm)

支持向量机(svm)英文为Support Vector Machines 第一次接触支持向量机是2017年在一个在线解密游戏"哈密顿行动"中的一个关卡的二分类问题,用到了台湾教授写的svm库libsvm 'C#'版.支持向量机在深度学习之前统治了机器学习近10年,机器学习有个没有免费的午餐定理,意思是说没有一个算法在任何情况下都是最好的. 支持向量机的优势泛化性能比较好, 不容易过拟合可以在较少的数据下取得好的性能存在全局最优解存在高效实现的训练算法可以使用kernel tr…

机器学习常见面试题—支持向量机SVM

前言总结了2017年找实习时,在头条.腾讯.小米.搜狐.阿里等公司常见的机器学习面试题. 支持向量机SVM 关于min和max交换位置满足的 d* <= p* 的条件并不是KKT条件 Ans:这里并非是KKT条件,要让等号成立需要满足strong duality(强对偶),之后有学者在强对偶下提出了KKT条件.KKT条件成立需要满足constraint qualifications,而constraint qualifications之一就是Slater条件--即:凸优化问题,如果存在一个点x…

机器学习：支持向量机(SVM)

SVM,称为支持向量机,曾经一度是应用最广泛的模型,它有很好的数学基础和理论基础,但是它的数学基础却比以前讲过的那些学习模型复杂很多,我一直认为它是最难推导,比神经网络的BP算法还要难懂,要想完全懂这个算法,要有很深的数学基础和优化理论,本文也只是大概讨论一下.本文中所有的代码都在我的github. 目录硬间隔SVM推导间隔对偶 SMO 软间隔SVM 核函数总结硬间隔SVM推导如果现在我们需要对一堆数据进行二分类处理,并且这些数据都是线性可分的(一条直线就能将数据区分开),那么你会如…

机器学习——支持向量机SVM

前言学习本章节前需要先学习: <机器学习--最优化问题:拉格朗日乘子法.KKT条件以及对偶问题> <机器学习--感知机> 1 摘要: 支持向量机(SVM)是一种二类分类模型,其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大,间隔最大使它有别于感知机,支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性分类器.支持向量机的学习策略是间隔最大化,可将其转化为一个求解凸二次规划的问题,其学习算法就为求解凸二次规划的最优化算法序列最小最优化算法(SMO). 关键词:二类分类:间…

Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM

原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…