【机器学习】2、SVM
从零开始的机器学习之SVM一个简单的实现案例——鸢尾花分类
本文利用SVM对UCI的IRIS数据进行了分类预测。参考博客链接：点击打开链接实验环境是Pycharm python3。实验中出现的调试问题见最后。1.获取数据首先是数据集，采用UCI的鸢尾花数据集，网址链接：点击打开链接。编辑我们点击Data Folder，显示如下编辑这个iris.data就是我们需要的数据了。点击进去，会在网页中显示数据。数据长这个样子。编辑我们将数据复制下来，保存成一
日期 2023-06-12 10:48:40
【机器学习】如何向5岁小孩解释什么是支持向量机（SVM）？
编辑：王萌(深度学习冲鸭公众号)著作权归作者所有，本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理今天和大家分享一个入门级分类方法的讲解吧！ 什么是SVM？关于什么是SVM这个事情，就要必须要说一说刘强西救爱人的故事：在很久以前的情人节，魔鬼抢走了刘强西的爱人，旅馆老板刘强西便发誓要救他的爱人。来到魔鬼的城堡前，魔鬼和他玩了一个游戏，只要他通过了就放走他的爱人。魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球，
日期 2023-06-12 10:48:40
新一代机器学习：基于Linux的Libsvm（linux libsvm）
新一代机器学习：基于Linux的Libsvm 随着新一代的机器学习技术的出现，Linux的Libsvm库拥有强大的机器学习能力，能够帮助软件开发者改善机器学习的算法。libsvm是一个用C语言写的开源 机器学习库，它专注于支持向量机（SVM），致力于建立高效、实用的模型来实现机器学习。 libsvm主要用于分类和回归。利用它，我们可以实现更加精准、稳定、快速的分类和回归任务。 libsvm可
日期 2023-06-12 10:48:40
Coursera台大机器学习技法课程笔记01-linear hard SVM
极其淡腾的一学期终于过去了，暑假打算学下台大的这门机器学习技法。 第一课是对SVM的介绍，虽然之前也学过，但听了一次感觉还是很有收获的。这位博主总结了个大概，具体细节还是 要听课：http://www.cnblogs.com/bourneli/p/4198839.html
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 支持向量机(SVM)背后的数学三
一、如何找到最优超平面？ 在上一篇结束时，我们计算了点 A 和超平面之间的距离。 然后我们得到了 。然而，即使它在分离数据方面做得很好，它也不是最优的超平面。 在下图1中，我们可以看到边距M1，由两条蓝
日期 2023-06-12 10:48:40Interview：算法岗位面试—10.24下午—上海某软件公司(机器学习，上市)电话面试—考察SVM、逻辑回归、降低过拟合、卷积网络基础等
Interview：算法岗位面试—10.24下午—上海某软件公司(机器学习，上市)电话面试—考察SVM、逻辑回归、降低过拟合、卷积网络基础等 导读：当时电话来的非常快，我刚做完一家公司的笔试，接着来了电话的技术面试。 电话面试考点 博主今天中午1
日期 2023-06-12 10:48:40ML之回归预测：利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集回归预测(模型评估、推理并导到csv)
ML之回归预测：利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集【13+1,506】回归预测(模型评估、推理并导到csv) 目录 利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习(十七）：网格搜索（Grid Search）和SVM
文章目录 一、什么是网格搜索？ 1.1 定义 1.2 什么是模型参数？ 1.3 什么是模型超参数？ 1.4 区别参数
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记（六） ---- 支持向量机（SVM）
支持向量机（SVM）可以说是一个完全由数学理论和公式进行应用的一种机器学习算法，在小批量数据分类上准确度高、性能好，在二分类问题上有广泛的应用。 同样是二分类算法，支持向量机和逻辑回归有很多相似性，都是二分类问题的判决模型，主要的差异在于损失函数的不同&#x
日期 2023-06-12 10:48:40【机器学习项目实战】Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码），如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。 1.需求分析 在国家一系列政策密集出台的环境下，在国内市场强劲需求的推动下，我国家用燃气灶具产业整体保持平稳较快增长。随着产
日期 2023-06-12 10:48:40opencv3/C++ 机器学习-SVM应用实例：药品（胶囊）识别与分类
问题描述： 现对6种不同颜色药品（胶囊）分别进行图像采集，并进行类别标注（0-5）。如图所示（文末附有图像源文件链接
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习——支持向量机SVM
前言 学习本章节前需要先学习： 《机器学习——最优化问题：拉格朗日乘子法、KKT条件以及对偶问题》 《机器学习——感知机》 1 摘要： 支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，间隔最大使它有别于感知机，支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性分类器。支持向量机的学习策略是间隔最大化，可将其转
日期 2023-06-12 10:48:40
神经网络与机器学习 笔记—支持向量机（SVM）(上)
支持向量机（SVM）的主要思想： 给定训练样本，支持向量机建立一个超平面作为决策曲面，使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化。 线性可分模式的最优超平面 训练样本{（xi,di）}^N i=1 ,其中xi是输入模式的第i个样例，di是对应的期望相应（目标输出）。首先假设由子集di=+
日期 2023-06-12 10:48:40[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机6SVM总结
12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 12.6SVM总结 推荐使用成熟的软件包 用以解决 SVM 最优化问题的软件很复杂，且已经有研究者做了很多年数值优化。因此强烈建议使用高优化软件库中的一个，而不是尝试自己落实一些框架。有许多好的软件库，NG用得最多的两个是 liblinear 和 libsvm 归一化处理 Note 无论使用使用何种模型进行拟合，
日期 2023-06-12 10:48:40在opencv3中实现机器学习之：利用svm(支持向量机)分类
svm分类算法在opencv3中有了很大的变动，取消了CvSVMParams这个类，因此在参数设定上会有些改变。 opencv中的svm分类代码，来源于libsvm。 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char*
日期 2023-06-12 10:48:40Andrew Ng-机器学习基础笔记-SVM
目录 前言： 12 支持向量机（Support Vectir Machines） 12.1 优化目标 12.2 大边界的直观理解 12.3 大边界分类背后的数学 12.4 核函数1 12.5 核函数2 12.6 使用支持向量机 总结： 课后作业： 前言&#
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习之深入理解SVM
在浏览本篇博客之前，最好先查看一下我写的还有一篇文章机器学习之初识SVM（点击可查阅哦）。这样能够更好地为了结以下内容做铺垫！ 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时。通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机。又称为硬间隔支持向量机；当训练数据近似线性可分时。通过软间隔
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习——图解SVM中gamma和c参数的作用
参数c和gamma的作用 我们通过下图详解参数c的作用，首先我们以一个简单的线性分类器为例，上一个博客中我们知道影响分类器的主要因素是支持向量，即虚线上的样本，如下图可知： 但当正负样本的分布在如下情况时，需要引入核函数对数据进行高维度的映射，具体如下
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习——支持向量机SVM之非线性模型（原问题转化为对偶问题）
目录 一、复习（原问题、对偶问题、KKT条件、凸函数） 二、将最优化问题标准化为原问题（严格转化为标准形式） 1、原最优化问题 2、标准化后的问题 三、转化为对偶问题（注意变量的对应关系） 四、对对偶问题的目标函数进行简化（利用L函数的偏导
日期 2023-06-12 10:48:40