支持向量机 一.支持向量机综述 1.研究思路,从最特殊.最简单的情况开始研究 基本的线性的可分 SVM 解决二分类问题,是参数化的模型.定义类标记为 \(+1\) 和 \(-1\)(区别于感知机,感知机是 \(+1\) 和 \(0\)),学习的是分离超平面,分类决策函数是 \[f(x) =sign(w\cdot x + b)\],我是这样看待这个分类决策平面的. \[ f(x) =sign(w\cdot x + b) \] 可以将向量 \(w\) 理解成为向量 \(x\) 的 \(n\) 个特征…

1.前言 SVM(Support Vector Machine)是一种寻求最大分类间隔的机器学习方法,广泛应用于各个领域,许多人把SVM当做首选方法,它也被称之为最优分类器,这是为什么呢?这篇文章将系统介绍SVM的原理.推导过程及代码实践. 2.初识SVM 首先我们先来看看SVM做的是什么样的事,我们先看下面一张图 图中有三个分类实例,都将数据正确分类,我们直观上看,会觉得图中第三个效果会比较好,这是为什么呢?个人觉得人的直观感受更偏向于数据均匀对称的结构.当然,这只是直观感受,我们从专业的角度…

SVM简述: SVM是一个线性二类分类器,当然通过选取特定的核函数也可也建立一个非线性支持向量机.SVM也可以做一些回归任务,但是它预测的时效性不是太长,他通过训练只能预测比较近的数据变化,至于再往后的变化SVM可能就不起作用了. SVM的思想 下面举个简单的例子.如下图所示,现在有一个二维平面,平面上有两种不同的数据,分别用圈和叉表示.由于这些数据是线性可分的,所以可以用一条直线将这两类数据分开,这条直线就相当于一个超平面,超平面一边的数据点所对应的y全是-1 ,另一边所对应的y全是1. 这个…

The Sequential Minimal Optimization Algorithm (SMO) 本文主要介绍用于解决SVM对偶模型的算法,它于1998年由John Platt在论文“Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines”中提出的.这篇笔记还参考了某篇博客,但由于是一年前的事了,暂时没找到这篇博客,所以没有引用出来,希望该篇博客的主人见谅. (1)解决的问题…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

快毕业啦~~记得上一篇论文利用JointBoost+CRF做手绘草图的分割项目在3月份完结后,6月份去实习,9月份也没怎么认真找工作就立刻回来赶论文(由于分割项目与人合作难以写入毕业论文),从9月到1月一直狂写程序,其中过程就如去年10月开始做分割项目一样艰辛,不过现在工作也定了,论文也差不多了,可喜可贺~.这次的论文主要以手绘草图的分类为主,而分类方法我还是用的SVM支持向量机,用SVM做多分类,现在程序也基本完成了,所以想记录一下毕业论文中遇到个各种难题,我看了一些SVM,由于自己数学功底有…

背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本,必须要求每个点都被正确的区分开.但是,实际情况时很少出现这种情况的,因为噪声数据时无法避免的.所以,需要在hard SVM上添加容错机制,使得可以容忍少量噪声数据.   "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化,在目标函数添加错误累加项,然后加一个系数,控制对错误的容忍度,并且在约束中添加错误容忍度的约束,形式如下:   现在问题就变成了(d+1+N)个变量和2N个约束.ξ用来描述错误的容忍度.C是常量,用来控制容忍度.C越大,由…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第6章:SVM 支持向量机. 支持向量机不是很好被理解,主要是因为里面涉及到了许多数学知识,需要慢慢地理解.我也是通过看别人的博客理解SVM的. 推荐大家看看on2way的SVM系列: 解密SVM系列(一):关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列(二):SVM的理论基础 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列(四):SVM非线性分类原理实验 基本概念 SVM -…

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9774135 本篇笔记针对ML公开课的第七个视频,主要内容包括最优间隔分类器(Optimal Margin Classifier).原始/对偶问题(Primal/Dual Problem).svm的对偶问题,都是svm(support vector machine,支持向量机)的内容.…