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:

K-means算法的优缺点 优点:原理简单,实现容易 缺点: 收敛较慢 算法时间复杂度比较高 \(O(nkt)\) 不能发现非凸形状的簇 需要事先确定超参数K 对噪声和离群点敏感 结果不一定是全局最优,只能保证局部最优

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上一篇介绍了 SVM 的原理和一些基本概念,本篇来介绍如何用 SVM 处理实际问题. 1,SVM 的实现 SVM 算法即可以处理分类问题,也可以处理回归问题. sklearn 库的 svm 包中实现了下面四种 SVM 算法: LinearSVC:用于处理线性分类问题. SVC:用于处理非线性分类问题. LinearSVR:用于处理线性回归问题. SVR:用于处理非线性回归问题. LinearSVC/R 中默

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

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

第一步.初步了解SVM 1.0.什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM,便得从分类说起. 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务,它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,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

支持向量机(SVM)是另一类的学习系统,其众多的优点使得他成为最流行的算法之一.其不仅有扎实的理论基础,而且在许多应用领域比大多数其他算法更准确.  1.线性支持向量机:可分情况 根据公式(1)<w.x>+b=0,我们知道,w定义了垂直于超平面的方向 ,如上图,w被成为超平面的法向量,不改变法向量,可以通过变化b来平移超平面. 因为支持向量机要最大化整理正例和负例的距离,我们找到这个距离2/||W||:支持向量机寻找具有最大边距的分割平面,也就是被称为最大边距超平面,把该平面做为最终的决策平面

Svm算法又称为支持向量机,是一种有监督的学习分类算法,目的是为了找到两个支持点,用来使得平面到达这两个支持点的距离最近. 通俗的说:找到一条直线,使得离该线最近的点与该线的距离最远. 我使用手写进行了推导 求解实例 软间隔,通过设置C,使得目标函数的松弛因子发生变化,松弛因子越大,表示分类越不严格 高斯核变化做映射,指的是把低维转换成高维,解决低维不可分的情况

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 参考:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 SVM(支持向量机)主要用于分类问题,主要的应用场景有字符识别.面部识别.行人检测.文本分类等领域. 通常SVM用于二元分类问题,对于多

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇来介绍SVM 算法,它的英文全称是 Support Vector Machine,中文翻译为支持向量机. 之所以叫作支持向量机,是因为该算法最终训练出来的模型,由一些支持向量决定.所谓的支持向量,也就是能够决定最终模型的向量. SVM 算法最初是用来解决二分类问题的,而在这个基础上进行扩展,也能够处理多分类问题以及回归问题. 1,SVM 算法的历史 早在1963 年,著名的前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普

一.什么是GC   GC是jvm的垃圾回收,垃圾回收的规律和原则为:   次数上频繁收集新生区(Young)   次数上较少收集养老区(Old)   基本上不动永久区(Perm) 二.GC算法(分代收集算法)   GC总共有四大算法,分别是:   ①引用计数法   ②复制算法(Copying)   ③标记清除(Mark-Sweep)   ④标记压缩(Mark-Compact)   ⑤标记清除压缩(Mark-Sweep-Compact) 1.1 引用计数法 1.2 复制算法(Copying)  

  支持向量机是Vapnik等人于1995年首先提出的,它是基于VC维理论和结构风险最小化原则的学习机器.它在解决小样本.非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并在一定程度上克服了"维数灾难"和"过学习"等传统困难,再加上它具有坚实的理论基础,简单明了的数学模型,使得支持向量机从提出以来受到广泛的关注,并取得了长足的发展 .支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法,是对感知机算法模型的一种扩展,现在的 SV

K临近算法是基于实例的学习,使用算法的时候我们必须要有接近分类结果的实例训练样本数据. 优点:精度高,对异常值不敏感 缺点: 时间复杂度和空间复杂度比较大.(如果训练样本数据集比较大,需要大量的空间来保存数据,并且需要待预测数据和训练样本数据集每条数据的距离,耗费时间.) 无法给出任何数据的基础结构信息,因此无法知晓平均实例样本和典型事例样本有什么特征. 无法持久化分类器.

原博主:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用于视频目标跟踪时,采用目标的颜色直方图作为搜索特征,通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置,从而达到跟踪的目的. 传统的meanShift算法在跟踪中有几个优势: (1)算法计算量不大,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪: (2)采用核函数直方图模型,对边缘遮挡.目标旋转.变形和背景运动不敏感. 同时,meanShift算

大家接触的第一个聚类方法,十有八九都是K-means聚类啦.该算法十分容易理解,也很容易实现.其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点.那么K-means的缺点是什么呢? 总结为下: (1)对于离群点和孤立点敏感: (2)k值选择; (3)初始聚类中心的选择: (4)只能发现球状簇. 对于这4点呢的原因,读者可以自行思考下,不难理解.针对上述四个缺点,依次介绍改进措施. 改进1 首先针对(1),对于离群点和孤立点敏感,如何解决?笔者在前面的一篇博客中,提到过离群点检测的LOF算法,通

//2019.08.03晚#k-近邻算法的拓展思考与总结1.k-近邻算法是一种非常典型的分类监督学习算法,它可以解决多分类的问题:另外,它的整体思想简单,效果强大.它也可以用来解决回归问题,使用的库函数为KNeighborsRegressor 2.k-近邻算法虽然可以很好地解决多分类问题,但是它也有很多的缺点,具体主要有以下几个方面:(1)效率低下:对于每一个预测数据都需要O(mxn)的时间复杂度,可以对其利用树结构进行优化,不过即使优化之后其效率也是比较低下的:(2)高度数据相关:一旦数据中存

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学

一.GC定义与作用 GC就是垃圾回收机制的简写 GC可以找到内存中的垃圾,并释放和回收空间,GC里的垃圾是什么 如下图所示: GC算法是什么:GC是一种机制,垃圾回收器完成具体的工作 工作的内容就是查找垃圾释放空间,回收空间算法就是工作时查找和回收 所遵循的规则.常见GC算法有引用计数,标记清除,标记整理,分代回收. 二.GC算法的工作原理及优缺点 1.引用计数算法实现原理 核心思想:设置引用数,判断当前引用数是否为0 引用关系改变时修改引用数字,比如有一个对象指向它 他的引用计数+1 多个对象

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

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

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