【转】 SVM算法入门

【【转】 SVM算法入门】的更多相关文章

【转】 SVM算法入门

课程文本分类project SVM算法入门转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介支持向量机(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[10]. 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…

SVM算法入门

转自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7316496SVM入门(一)至(三)Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法,一起复习,然后继续SVM之旅. (一)SVM的简介支持向量机(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[10]. 支持向量机方法…

SVM算法实现（一）

关键字(keywords):SVM 支持向量机 SMO算法实现机器学习假设对SVM原理不是非常懂的,能够先看一下入门的视频,对帮助理解非常实用的,然后再深入一点能够看看这几篇入门文章,作者写得挺具体,看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了,再然后买本<支持向量机导论>作者是Nello Cristianini 和 John Shawe-Taylor,电子工业出版社的.然后把书本后面的那个SMO算法实现就基本上弄懂了SVM是怎么一回事,最后再编写一个SVM库出来,比方说像libsvm等工具…

Machine Learning in Action(5) SVM算法

做机器学习的一定对支持向量机(support vector machine-SVM)颇为熟悉,因为在深度学习出现之前,SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子.他的理论很优美,各种变种改进版本也很多,比如latent-SVM, structural-SVM等.这节先来看看SVM的理论吧,在(图一)中A图表示有两类的数据集,图B,C,D都提供了一个线性分类器来对数据进行分类?但是哪个效果好一些? (图一) 可能对这个数据集来说,三个的分类器都一样足够好了吧,但是其实不然,这个只是训练集,现实测试的样本…

SVM算法

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…

机器学习笔记—svm算法（上）

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…