背景 据说很久很久以前, 澳门有一家"胡说八道大赌场", 专门提供各种奇奇怪怪的玩法. 其中有一个赌博叫"从你的全世界切过"(连名字也这么奇怪). 玩法是在一张桌布上黏附着许多小蓝球和小红球 玩家会得到一把很长很锋利的切片 玩家在桌布上切一刀后, 指定切出来的这条线的一边是小蓝球, 一边是小红球. 确定选择后,"从你的全世界切过"游戏机便会掉落更多的小球黏附在桌布上. 如果小球黏附的区域是玩家指定的相应颜色的区域, 则玩家赢, 否则玩家输. 后继…

1.没有报错但是结果是pedicttestlabel = [] accuracy = [] 举例:(前提是装了工具箱libsvm-3.21) data=[178,80;172,75;160,50;159,47]label=[1;1;-1;-1]model=svmtrain(label,data,'-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1')testdata=[190,89;155,45]testlabel=[1;1][pedicttestlabel,accuracy]=svmpredict(t…

最近做个小东西,要用到SVM,搜索网上,发现大伙都是各种介绍理论,让我等小码农晕头转向,是故自己学习总结一下,并将代码实例展示出来,方便大家共同探讨,该代码是用opencv编写的,很容易学习滴. 1.SVM小介绍 SVM是一种用超平面定义的分类器,是一种监督的分类算法.即使用带标签的训练数据,SVM得到优化的超平面,使得两类之间的距离最大,这样有什么好处呢?显而遇见,这样可以降低噪声干扰,因为超平面到数据点的距离是最大距离的一半,只要噪声扰动不要越过超平面即可. 推导过程我就不详写了,因为这个页…

本文为<Kernel Logistic Regression and the Import Vector Machine>的阅读笔记是技法课的课外阅读 Abstract:基于KLR kernel logistic regression,能自然延伸到多分类问题提供属于各类的概率也有类似support vector,且这部分training data占比比SVM小 algrithm:IVM基于Kernal logistic regression(KLR),下面介绍KLR 原始logistic re…

前言: 这是一篇记录小刘学习机器学习过程的随笔. 正文: 支持向量机(SVM)是一组用于分类, 回归和异常值检测的监督学习方法. 在分类问题中,SVM就是要找到一个同时离各个类别尽可能远的决策边界即最大化margin(margin为图中2虚线的距离).这种尽可能远的思想能够提高模型的泛化能力. 虚线上的点是支持向量,实线是决策边界.此图为线性可分的情况. 求margin的最大值就相当于求d(支持向量到决策边界的距离)的最大值. 决策边界为wx-b=0 任意点到边界的距离为 为了方便计算,我们将2…

从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样: 多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类. 只可惜这种算法还基本停留在纸面上,因为一次性求解的方法计算量实在太大,大到无法实用的地步…

核函数(Kernels) 定义 1.1 (核或正定核) 设是中的一个子集,称定义在上的函数是核函数,如果存在一个从到Hilbert空间的映射 使得对任意的,都成立.其中表示Hilbert空间中的内积. 在低纬度空间里不可分的问题,我们可以通过将其向高纬度空间转化,使其线性可分.而转换的关键是找到低维空间向高纬的映射方法. 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…

在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直线就是一个分类函数,它可以将两类样本完全分开. 实际上,一个线性函数是一个实值函数,而我们的分类问题需要离散的输出值,例如用1表示某个样本属于类别,而用0表示不属于(不属于也就意味着属于),这时候只需要简单的在实值函数的基础上附加一个阈值即可,通过分类函数执行时得到的值大于还是小于这个阈值来确定类别…

从这一部分开始,将陆续介绍SVM的相关知识,主要是整理以前学习的一些笔记内容,梳理思路,形成一套SVM的学习体系. 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别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. 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(…

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea…