对于异常数据,SVM比LR更好 SVM的优缺点: 优点:1.提供非常精确的分类器 2.更少的过拟合(因为有L2正则化项0.5||w||2),对噪声数据更加鲁棒(因为损失函数的原因) 缺点:1.SVM是一个二分类器,要多分类器需要采用1vs1或者1vs all ,(尼莫... 2.SVM对大规模训练样本难以实施,compute expensive ,thus run low…

优点 可用于线性/非线性分类,也可以用于回归,泛化错误率低,也就是说具有良好的学习能力,且学到的结果具有很好的推广性. 可以解决小样本情况下的机器学习问题,可以解决高维问题,可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题. SVM是最好的现成的分类器,现成是指不加修改可直接使用.并且能够得到较低的错误率,SVM可以对训练集之外的数据点做很好的分类决策. 缺点 对参数调节和和函数的选择敏感.…

本文申明:本文原创,如转载请注明原文出处. 引言:上一篇我们讲到了logistic回归,今天我们来说一说与其很相似的svm算法,当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的. 很多人说svm是目前最好的分类器,那我们就来看看我们的svm好在哪里. 一:初识svm 问题:用一条直线把下图的圆球和五角星分离开来. 解答:有N种分法,如下图: 附加题:找出最佳分类? 解答:如图: Exe me?鬼知道哪一条是最佳?? 等等这个最佳分类是不是等价于,地主让管家给两个儿子分地,是不是只要让两家之间一样多就可…

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…

一.简介 支持向量机,一种监督学习方法,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM. 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,其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. 支持向量机建构一个或多个高维(甚至是无限多维)的超平面来分类数据点,这个超平面即为分类边界. 直观来说,好的分类边界要距离最近的训练数据点越远越好,因为这样可以减低分类器的泛化误差. 在支持向量机中,分类边界与最近的训练数据点之间的距…

Support Vector Machines 引言 内核方法是模式分析中非常有用的算法,其中最著名的一个是支持向量机SVM 工程师在于合理使用你所拥有的toolkit 相关代码 sklearn-SVM 本文要点 1.Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old - Feynman Technique 2.kernel trick 一.术语解释 1.1 what is support vector? 从名词…

1. SVM 原理 SVM 是一种二类分类模型.它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类,具体来讲,有三种情况(不加核函数的话就是个线性模型,加了之后才会升级为一个非线性模型): 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机: 当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机: 当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机. 2. SVM 为什么采用间隔…

Support Vector machines 为什么人们称一种算法为机器,我也不知道(俄罗斯人发明) 粗略的来说,支持向量机所做的就是去寻找分割线(separating) 或者通常称之为超平面,介于两个类别的数据之间 所以想象一下我们有一些两个不同类别的数据,SVM是一种算法,通过采用这些数据作为输入 然后输出一条线,来将这些数据分类. 好的分隔线有何特点 这条线它最大化了到最近点的距离,并且它对涉及的两个分类均最大化了此类距离 这是一条在每个分类里均最大化了到最近点的距离的线 而这个距离通常…

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器.它是一种二类分类模型,当采用了核技巧之后,支持向量机可以用于非线性分类. 1)线性可分支持向量机(也称硬间隔支持向量机):当训练数据线性可分是,通过硬间隔最大化,学得一个线性可分支持向量机 2)线性支持向量机(也称为软间隔支持向量机):当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,学得一个线性支持向量机 3)非线性支持向量机:当训练数据不可分时,通过使用核技巧以及软间隔最大化,学得一…

1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一. 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义. 二. 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性. 三. 能够同时处理数据型和常规型属性.其他的技术往往要求数据属性的单一. 四. 决策树是一个白盒模型.如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式. 五. 易于通过静态测试来对模型进行评测.表示有可能测量该…

一.支持向量机 (SVM)算法的原理 支持向量机(Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.它是将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面,分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. 对于线性可分的支持向量机求解问题实际上可转化为一个带约束条件的最优化求解问题: 推理过程:      结果:…

1. 随机森林优缺点 随机森林(RF)是Bagging的一个扩展变体.RF在以决策树为基分类器进行集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择. Bagging就是对数据集训练多个基分类器,然后将基分类器得到的结果进行投票表决作为最终分类的结果.基分类器在构建过程中需要尽可能保证训练出的基分类器有比较大的差异性,这就需要用对训练样本集进行采样,不同的基分类器训练不同的样本集.但是样本过少会导致基分类器的性能较差,我们可以通过使用相互有交叠的采样子集. 那么,随机森林有什么优点呢?…

SVM有如下主要几个特点: (1)  非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射: (2)  对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心: (3)  支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量. (4)  SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法.它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法.从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 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. 或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来,其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的. 模型函数是:其中w(n维),b待定 2.算法推导 2.1几个基本概念: 2.1.1 函数间隔(function…

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率…

注:理论部分参考:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 (1)SVM是现成最好的分类器,这里“现成”指的是分类器不加修改即可直接使用. (2)SVM的实现方法有很多,最常用的就是序列最小最优化算法(SMO,sequentialminimal optimization) (3)几乎所有的分类问题都可以使用SVM,但值得一提的是,SVM本身是一个二值分类器,对多类分类问题应用SVM需要对代码做一些修改. (4)支持向量机是一种分类…

之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子,但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想,面试的时候基本用不上,那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识,希望能够对面试有一定的帮助. 1.逻辑斯谛分布 介绍逻辑斯谛回归模型之前,首先看一个并不常见的概率分布,即逻辑斯谛分布.设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X具有如下的累积分布函数和概率密度函数: 式中,μ为位置参数,γ>0为形状参数.逻辑斯谛的分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形如下图所示.其中分布函数属于逻辑斯谛函数,其图形为一条S形曲线.…

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19966891 之前以为SVM很强大很神秘,自己了解了之后发现原理并不难,不过,“大师的功力在于将idea使用数学定义它,使用物理描述它”,这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了,最小二乘法.梯度下降法.拉格朗日乘子.对偶问题等等被搞的焦头烂额.在培乐园听了讲课之后才算比较清晰的了解了整个数学推导的来龙去脉. 1. 为什么一定要研究线性分类? 首先说一下为什么对数据集一定要说线性可分…

Spark 优缺点分析 以下翻译自Scikit. The advantages of support vector machines are: (1)Effective in high dimensional spaces.在高维空间表现良好. (2)Still effective in cases where number of dimensions is greater than the number of samples.在数据维度大于样本点数时候,依然可以起作用 (3)Uses a su…

一引言: 支持向量机这部分确实很多,想要真正的去理解它,不仅仅知道理论,还要进行相关的代码编写和测试,二者想和结合,才能更好的帮助我们理解SVM这一非常优秀的分类算法 支持向量机是一种二类分类算法,假设一个平面可以将所有的样本分为两类,位于正侧的样本为一类,值为+1,而位于负一侧的样本为另外一类,值为-1. 我们说分类,不仅仅是将不同的类别样本分隔开,还要以比较大的置信度来分隔这些样本,这样才能使绝大部分样本被分开.比如,我们想通过一个平面将两个类别的样本分开,如果这些样本是线性可分(或者近视线…

关于支持向量机SVM,这里也只是简单地作个要点梳理,尤其是要注意的是SVM的SMO优化算法.核函数的选择以及参数调整.在此不作过多阐述,单从应用层面来讲,重点在于如何使用libsvm,但对其原理算法要理解. SVM理论推导是有些复杂的,关键是怎么把目标函数在约束条件下,最终转化为一个凸二次优化问题.在这里推荐一个写的比较经典的文章,july的博客里的一篇文章<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>,博文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/de…

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…

SupportVector Machines are learning models used forclassification: which individuals in a population belong where? 支持向量机(SVM)定义:支持向量机是主要用于解决分类问题的学习模型. 感知机 在讲解SVM之前我们先回到1956年达特矛斯会议之后,在会议中确定了我们学科的名字AI的同时,也激起了一片人工智能热,正是在这次浪潮中出现了一个人-罗森布拉特. 他是一位心理医生,在神经感知…

目录 什么是支持向量机(SVM) 线性可分数据集的分类 线性可分数据集的分类(对偶形式) 线性近似可分数据集的分类 线性近似可分数据集的分类(对偶形式) 非线性数据集的分类 SMO算法 合页损失函数 Python代码(sklearn库) 什么是支持向量机(SVM) 引例 假定有训练数据集,其中,x是向量,y=+1或-1.试学习一个SVM模型. 分析:将线性可分数据集区分开的超平面有无数个,但是SVM要做的是求解一个最优的超平面,最优意味着模型的泛化能力越强,具体做法就是选择使间隔最大的超平面.在…

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)—…

明天就是大年三十了,今天在家有空,想集中整理一下CQRS架构的特点以及相比传统架构的优缺点分析.先提前祝大家猴年新春快乐.万事如意.身体健康! 最近几年,在DDD的领域,我们经常会看到CQRS架构的概念.我个人也写了一个ENode框架,专门用来实现这个架构.CQRS架构本身的思想其实非常简单,就是读写分离.是一个很好理解的思想.就像我们用MySQL数据库的主备,数据写到主,然后查询从备来查,主备数据的同步由MySQL数据库自己负责,这是一种数据库层面的读写分离.关于CQRS架构的介绍其实已经非常…

概述: NodeJS宣称其目标是“旨在提供一种简单的构建可伸缩网络程序的方法”,那么它的出现是为了解决什么问题呢,它有什么优缺点以及它适用于什么场景呢? 本文就个人使用经验对这些问题进行探讨. 一. NodeJS的特点 我们先来看看NodeJS官网上的介绍: Node.js is a platform built on Chrome's JavaScript runtime for easily building fast, scalable network applications. Node…

摘要: 文章背景,来自于群内周五晚上的一次头脑风暴式的思维碰撞交流活动. 随着前端技术的蓬勃发展, 各种新技术随着生产力的需要不断的涌入我们的视野, 那今天探讨的话题是这些新时代的前端兵器谱: 一. html : Emmet,jade,haml,slim http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/06/emmet_and_haml.html 二. css : less,sass,stylus http://www.zhihu.com/question/2030038…

在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,…

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…