SVM – 回归 - 相关文章

SVM-支持向量机（三）SVM回归与原理

SVM回归我们之前提到过,SVM算法功能非常强大:不仅支持线性与非线性的分类,也支持线性与非线性回归.它的主要思想是逆转目标:在分类问题中,是要在两个类别中拟合最大可能的街道(间隔),同时限制间隔侵犯(margin violations):而在SVM回归中,它会尝试尽可能地拟合更多的数据实例到街道(间隔)上,同时限制间隔侵犯(margin violation,也就是指远离街道的实例).街道的宽度由超参数ϵ控制.下图展示的是两个线性SVM回归模型在一些随机线性数据上训练之后的结果,其中一个有较大…

SVM – 回归

svm使用的一般步骤

LIBSVM 使用的一般步骤是:1)准备数据集,转化为 LIBSVM支持的数据格式 :[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...即 [l类别标号] [特征1]:[特征值] [特征2]:[特征值] ...2)对数据进行简单的缩放操作(scale):(为什么要scale,这里不解释了)3)考虑选用核函数(通常选取径函数,程序默认):4)采用交叉验证(一般采用5折交叉验证),选择最佳参数C与g :5)用得到的最佳参数C与g 对整个训练集进行训练得到S…

SVM流行库LIBSvm的使用和调参

简介:Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model…

【机器学习】支持向量机（SVM）

感谢中国人民大学胡鹤老师,课程深入浅出,非常好关于SVM 可以做线性分类.非线性分类.线性回归等,相比逻辑回归.线性回归.决策树等模型(非神经网络)功效最好传统线性分类:选出两堆数据的质心,并做中垂线(准确性低)--上图左 SVM:拟合的不是一条线,而是两条平行线,且这两条平行线宽度尽量大,主要关注距离车道近的边缘数据点(支撑向量support vector),即large margin classification--上图右使用前,需要对数据集做一个scaling,以做出更好的决策边界(…

SVM的简单介绍

ng的MI-003中12 ——SVM 一.svm目标函数的由来视频先将LR的损失函数: 在上图中,先将y等于0 和y等于1的情况集合到一起成为一个损失函数,然后分别讨论当y等于1的时候损失函数的结果图(上图左)和y等于0的时候的损失函数的结果图(上图右),这里先采用的是单一样本情况,而且图中的cost_1(z)是说明以前的曲线图现在用两条直线逼近图来代替,这里可以看出当z等于1的时候cost_1(z)等于0 ,而大于1也等于0,这就比之前的要容易计算,而且更简单,虽然有误差,但是这是为了后面的…

吴裕雄数据挖掘与分析案例实战（12）——SVM模型的应用

import pandas as pd # 导入第三方模块from sklearn import svmfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn import metrics # 读取外部数据letters = pd.read_csv(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\13\\letterdata.csv')print(letters.shape)# 数据前5行print(letters.head(…

SVM训练结果参数说明训练参数说明归一化加快速度和提升准确率归一化还原

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV…

（一）使用sklearn做各种回归

#申明,本文章参考于 https://blog.csdn.net/yeoman92/article/details/75051848 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 def gen_data(x1, x2): y = np.sin(x1) * 1/2 + np.cos(x2) * 1/2 + 0.1 * x1 return y def load_data(): x1_train = np.linspace(0,…

SVM用于线性回归

SVM用于线性回归方法分析在样本数据集()中,不是简单的离散值,而是连续值.如在线性回归中,预测房价.与线性回归类型,目标函数是正则平方误差函数: 在SVM回归算法中,目的是训练出超平面,采用作为预测值.为了获得稀疏解,即计算超平面参数w,b不依靠所有样本数据,而是部分数据(如在SVM分类算法中,支持向量的定义),采用误差函数误差函数定义为,如果预测值与真实值的差值小于阈值将不对此样本做惩罚,若超出阈值,惩罚量为. 下图为误差函数与平方误差函数的图形目标函数观察上述的误差函数的形式,可…

核函数以及SVM相关知识（重点）

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988406.html http://blog.pluskid.org/?p=685 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子的价格.假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线,那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点.那么首先需要将特征x扩展到三维,然后寻找特征和结果之间的模型.我们将这种特征变换称作特征映射(feature map…

100天搞定机器学习|Day17-18 神奇的逻辑回归

SVM-支持向量机（二）非线性SVM分类

非线性SVM分类尽管SVM分类器非常高效,并且在很多场景下都非常实用.但是很多数据集并不是可以线性可分的.一个处理非线性数据集的方法是增加更多的特征,例如多项式特征.在某些情况下,这样可以让数据集变成线性可分.下面我们看看下图左边那个图: 它展示了一个简单的数据集,只有一个特征x1,这个数据集一看就知道不是线性可分.但是如果我们增加一个特征x2 = (x1)2,则这个2维数据集便成为了一个完美的线性可分. 使用sk-learn实现这个功能时,我们可以创建一个Pipeline,包含一个Polyn…

机器学习：SVM

SVM 前言:支持向量机(Support Vector Machine, SVM),作为最富盛名的机器学习算法之一,其本身是一个二元分类算法,为了更好的了解SVM,首先需要一些前提知识,例如:梯度下降.拉格朗日乘子法.KKT条件.感知机等... 背景知识这部分内容,对SVM涉及到的部分知识先进行大致的摘录,便于后续对SVM更好的理解. 最优化问题最优化问题一般是指对于某一个函数而言,求解在其指定作用域上的全局最小值问题,一般可分为下述三种情况: 无约束条件:一般采用梯度下降法,牛顿法,坐标轴…

scikit-learn 支持向量机算法库使用小结

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea…

PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机， support vector machine ，KKT条件，RVM）

主讲人网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22 大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp…

SparkMLlib分类算法之支持向量机

SparkMLlib分类算法之支持向量机 (一),概念支持向量机(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解.参考网址:http://www.cnblogs.com/end/p/384…

第五章——支持向量机（Support Vector Machines）

svm可用于线性或非线性分类.回归.甚至异常检测. svm尤其适用于中小数据集的复杂分类问题. 5.1 Linear SVM Classification svm对feature scales敏感,如下图所示,左图中纵坐标范围远大于横坐标范围,决策边界会因为偏向于横坐标.右图进行了feature scaling之后,决策边界就好得多. 5.2 软间隔分类(Soft Margin Classification) Scikit-Learn的SVM类有一个C超参数,C越小导致越宽的间隔但是更多的误分点…

AI人工智能顶级实战工程师课程大纲

课程名称内容阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会 1.数据分析 "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法" 2.概率论 "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后…

《机器学习实战（基于scikit-learn和TensorFlow）》第五章内容学习心得

本章在讲支持向量机(Support Vector Machine). 支持向量机,一个功能强大的机器学习模型,能够执行线性或非线性数据的分类.回归甚至异常值检测的任务.它适用于中小型数据集的分类. 线性SVM分类线性SVM分类大体分为两类,一种叫硬间隔分类,另一种叫软间隔分类.两者间的区别在于是否一定要把数据全部正确分类. SVM分类器的目标可以等价视作为在类别之间拟合最宽的街道的工作.而确定街道的数据点就是分类器的支持向量. SVM对特征的缩放很敏感,因此是否进行特征缩放对于SVM最终的决策…

Is this Sentence Difficult? Do you Agree? -paper

术语: 数据lemma:词根,词元(词的基本形式,如名词单数或动词的不定式形式) content words:实词part-of-speech:词性object-relative clauses and prepositional-phrase attachments :宾语关系从句和介词短语从句 i.e. :即verb ellipsis:动词省略predicate :谓语subordination :<语>主从关系dependency links:从属关系clause:从句.分句metric…

对SVC和SVR的理解

首先: support vector classify(SVC)支持分类机做二分类的,找出分类面,解决分类问题 support vector regression(SCR)支持回归机做曲线拟合.函数回归 ,做预测,温度,天气,股票这些都会用于数据挖掘.文本分类.语音识别.生物信息,具体问题具体分析其中: C-Support Vector Classication和v-Support Vector Classication区别: C-SVC:参数C[0,无穷大] v-SVC:使用参数v[0,1…

Python 数据分析基础小结

一.数据读取 1.读写数据库数据读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True…

[Sklearn] Linear regression models to fit noisy data

Ref: [Link] sklearn各种回归和预测[各线性模型对噪声的反应] Ref: Linear Regression 实战[循序渐进思考过程] Ref: simple linear regression详解[涉及到假设检验] 引申问题,如何拟合sin数据呢? 如果不引入sin这样周期函数,可以使用:scikit learn 高斯过程回归[有官方例子] 参考:[Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process 牛津讲义:An Introducti…

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