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…

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(1) : 简单SVM原理 1. background 对一个二值的…

1. 线性分类SVM面临的问题 有时候本来数据的确是可分的,也就是说可以用 线性分类SVM的学习方法来求解,但是却因为混入了异常点,导致不能线性可分,比如下图,本来数据是可以按下面的实线来做超平面分离的,可以由于一个橙色和一个蓝色的异常点导致我们没法直接线性分类. 另外一种情况没有这么糟糕到不可分,但是会严重影响我们模型的泛化预测效果,比如下图,本来如果我们不考虑异常点,SVM的超平面应该是下图中的红色线所示,但是由于有一个蓝色的异常点,导致我们学习到的超平面是下图中的粗虚线所示,这样会严重影响…

1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. \(L( {x}^*)\)对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. \(\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0\),对于所有的\(i=1,.....,n\) 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知…

SVM迅速发展和完善,在解决小样本.非线性及高维模式识别问题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.从此迅速的发展起来,已经在许多领域(生物信息学,文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效,例如(SVM在预测地下水涌水量问题等). SVM中的一大亮点是在传统的最优化问题中提出了对偶理论,主要有最大最小对偶及拉格朗日对偶. SVM的关键在于核函数.低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间.但这个办法带来的困…

LAMP缓存图 从图中我们可以看到网站缓存主要分为五部分 服务器缓存:主要是基于web反向代理的静态服务器nginx和squid,还有apache2的mod_proxy和mod_cache模 浏览器缓存:包括页面html缓存和图片js,css等资源的缓存 PHP缓存:有很多免费的PHP缓冲加速工具,如apc eaccerlertor等 内存缓存:主要是采用memcache这种分布式缓存机制 数据库缓存:通过配置数据库缓存,以及数据存储过程,连接池技术等 下面重点介绍浏览器缓存原理: 从上图:我们…

大家都知道,HTML5 Geolocation 可以使用 IP 地址.基于 Web 的数据库.无线网络连接和三角测量或 GPS 技术来确定经度和纬度. 问题: 在一个基于地理位置服务的个人业余项目(小伙伴在哪儿)中,发现用PC获取的地理位置与手机端获取的地理信息存在微小的差距,PC端会经常出现获取不到地理位置的情况,PC端和手机端的Geolocation是否有什么底层实现方面的差别呢,HTML5又是根据什么原则来确定应该采用何种方式来确定经度和纬度信息呢? 带着这个问题,作者查阅了一些资料,得出…

目前AlloyFinger作为腾讯手机QQ web手势解决方案,在各大项目中都发挥着作用. 感兴趣的同学可以去Github看看: https://github.com/AlloyTeam/AlloyFinger 在腾讯,如:兴趣部落.QQ群.QQ动漫.腾讯学院.TEDxTencent. AlloyTeam.腾讯CDC等多个部门.团队和项目都在使用AlloyFinger.如下图所示: 基本上只要有图像裁剪.图像查看的地方都会使用到AlloyFinger.因此AlloyFinger也入选了腾讯cod…

转载自: https://blog.csdn.net/wangtaomtk/article/details/80917081 深入浅出HTTPS工作原理 HTTP协议由于是明文传送,所以存在三大风险: 1.被窃听的风险:第三方可以截获并查看你的内容 2.被篡改的危险:第三方可以截获并修改你的内容 3.被冒充的风险:第三方可以伪装成通信方与你通信 HTTP因为存在以上三大安全风险,所以才有了HTTPS的出现. HTTPS涉及到了很多概念,比如SSL/TLS,数字证书.数字签名.加密.认证.公钥和私…

前言 本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现.借鉴了许多文章,会在后面一一指出,如果有什么不对的希望能指正. 一. SVM简介 首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上,SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的. 其学习方法是把数据映射到一个高维空间上,使数据变稀疏,比较容易找到一个分割面来将数据分类, 而这个高维的分割面就是超平面.而SVM做的就是找到这样一个超平面使得数据点离这个超平面尽可能的远, 这样的分类效果才…