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笔记︱支持向量机SVM在金融风险欺诈中应用简述

本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合,比较看重分析员对业务的了解,从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹.同时欺诈较多看重分类模型的召回与准确率两个指标.较多使用SVM来进行建模. 召回率,准确率,排序很准的模型排行: 1.SVM 2.随机森林.决策树 其中SVM可以像逻辑回归做概率,但是这个概率是点到超平面之间的距离与最长距离之比.概率原理不是特别直接有效,而且解释力度不强…

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：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…

Python中的支持向量机SVM的使用（有实例）

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn也集成了SVM算法. 一.简要介绍一下sklearn Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示, 逻辑…

OpenCV 学习笔记 07 支持向量机SVM（flag）

1 SVM 基本概念 本章节主要从文字层面来概括性理解 SVM. 支持向量机(support vector machine,简SVM)是二类分类模型. 在机器学习中,它在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型及相关的学习算法:在给定的一组训练实例中,每个训练实例会被标记其属性类别(两个类别中的一个),是非概率的二元线性分类器. SVM模型是将采用尽可能宽的.明显的间隔将实例分开,使得实例分属不同的空间:然后将新的实例映射到某一空间,基于新的实例所属空间来预测其类别. SVM 除了可进行线性分类…

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…

Python3中的支持向量机SVM的使用（有实例）

https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/6775342.html 首先,我们需要安装scikit-learn 一.导入sklearn算法包  在python中导入scikit-learn的方法: scikit-learn里面已经实现了基本上所有基本机器学习的算法,具体的使用方法详见官方文档说明,http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines scikit…

Python机器学习笔记：SVM（1）——SVM概述

前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱.所以我对SVM的整理会分为四篇(暂定为四篇)学习,不足之处,请多多指导. 四篇分别为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记:SVM(4)—…

【IUML】支持向量机SVM

从1995年Vapnik等人提出一种机器学习的新方法支持向量机(SVM)之后,支持向量机成为继人工神经网络之后又一研究热点,国内外研究都很多.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(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(Generalizatin Ability). SVM一种新的非常有发展前景的分类识别技术.SVM是建立在统计学习理论中…

以图像分割为例浅谈支持向量机(SVM)

1. 什么是支持向量机?   在机器学习中,分类问题是一种非常常见也非常重要的问题.常见的分类方法有决策树.聚类方法.贝叶斯分类等等.举一个常见的分类的例子.如下图1所示,在平面直角坐标系中,有一些点,已知这些点可以分为两类,现在让你将它们分类. (图1) 显然我们可以发现所有的点一类位于左下角,一类位于右上角.所以我们可以很自然将它们分为两类,如图2所示:红色的点代表一类,蓝色的点代表一类. (图2) 现在如果让你用一条直线将这两类点分开,这应该是一件非常容易的事情,比如如图3所示的三条直线都…