SVM 实践步骤

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主要公式步骤: 原距离问题的函数: 1.将SVM的距离问题转化为拉格朗日函数: 2.原函数问题化成如下问题: 3.对各非拉格朗日参数求偏导来求min值: 4.将上面令各偏导等于0 的结果带回拉格朗日函数消去非拉格朗日参数(w,b,￡) 结果为: 步骤: 5.用SMO算法求α: KKT条件: 将拉格朗日函数转化为下面函数: 根据 α1y1+α2y2 = k(常数),可以将他们(α1,α2)替换成一个变量,且有一个范围: 对于左边: 对于右边: 所以最小值区域: 原式: 简化为: …

SVM实践

在Ubuntu上使用libsvm(附上官网链接以及安装方法)进行SVM的实践: 1.代码演示:(来自一段文本分类的代码) # encoding=utf8 __author__ = 'wang' # set the encoding of input file utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import os from svmutil import * import subprocess # get the…

Xamarin Android自学和实践步骤

一.入门(已完成) 1.学习Xamarin Android项目的基本结构 2.学习界面布局的基本方式 3.学习基本编码规则 4.学习页面跳转和传值 5.学习对话框和提示信息显示方法 6.学习使用系统剪贴板 7.学习使用系统接口选择照片或文件 8.学习使用系统接口分享数据或链接 9.学习扫描和识别图像二维码二.调用本机数据库三.与服务器交互四.推送信息五.调用GPS和蓝牙等…

Python机器学习笔记——One Class SVM

前言最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等.相对来说容易得到正常场景下的训练数据,但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵,或者根本不可能.如果可以模拟一个错误的系统状态,问题就好解决多了,但无法保证所有的错误状态都被模拟到,所以只能寻找单样本检测相关的算法. 所幸了解到一些单样本检测的算法,比如Isolation Forest,One-Class…

分布式学习系列【dubbo入门实践】

分布式学习系列[dubbo入门实践] dubbo架构组成部分:provider,consumer,registry,monitor: provider,consumer注册,订阅类似于消息队列的注册订阅一.环境安装 1.dubbo admin 管理控制台安装(Windows环境) #下载dubbo-admin-2.5.3.war,部署到tomcat下,根据需要编辑WEB-INF/dubbo.properties文件: dubbo.registry.address=zookeeper://12…

btrace 实践笔记

btrace简介: btrace 是一个使用在JAVA平台上面的,安全的,动态跟踪工具.它一般用于动态跟踪正在运行的jAVA程序. 使用说明在这里.下载地址在这里. 下载的时候注意版本问题,我最初下载的是release-1.2.3的版本,然后服务器上面的JAVA的版本是1.6.0_32.运行的时候报了这个错. [java] java.lang.UnsupportedClassVersionError[/java] 这是由于编译release-1.2.3的jdk版本…

sklearn svm基本使用

SVM基本使用 SVM在解决分类问题具有良好的效果,出名的软件包有libsvm(支持多种核函数),liblinear.此外python机器学习库scikit-learn也有svm相关算法,sklearn.svm.SVC和 sklearn.svm.LinearSVC 分别由libsvm和liblinear发展而来. 推荐使用SVM的步骤为: 将原始数据转化为SVM算法软件或包所能识别的数据格式: 将数据标准化:(防止样本中不同特征数值大小相差较大影响分类器性能) 不知使用什么核函数,考虑使用RBF…