本帖最后由 faruto 于 2011-4-18 22:38 编辑安装libsvm-mat是在MATLAB平台下使用libsvm的前提，如果没有安装好也就无法使用，在MATLAB平台下安装libsvm-mat一般有以下几个大步骤：1. 将libsvm-mat所在工具箱添加到matlab工作搜索目录(File ——》Set Path… ——》Add with Subfolders...)；2. 选择
简单介绍支持向量机（SVM） 要明白什么是SVM，便得从分类说起。至于具体什么是监督学习与非监督学习，请参见此系列Machine L&Data Mining第一篇)，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
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2024-03-21 17:57:19
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目录 一、支持向量机与核函数二、几种常用的核函数：1.线性核（Linear Kernel）2.多项式核（Polynomial Kernel）3.径向基核函数（Radial Basis Function）/ 高斯核（Gaussian Kernel）4.Sigmoid核（Sigmoid Kernel）5.字符串核函数6.傅立叶核7.样条
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2024-03-18 20:17:41
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先粘贴一下，以后有经验了再自己总结。如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了.如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多.如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项。 支持向量机是建立在统计学习理论基础
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2024-09-01 22:51:01
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1）Zhang, Kun, et al. “Domain adaptation under target and conditional shift.” International Conference on Machine Learning. 2013.这篇里讲到要用核函数的方法避免计算协变量，就从周志华老师的西瓜书上找了章节来看，做个笔记备用。目录支持向量机（Support Vector Ma
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2024-05-27 20:09:42
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我们之前讨论的情况分两种，在样例线性可分的假设上，介绍了SVM的硬间隔，当样例线性不可分时，介绍了SVM软间隔，引入松弛变量，将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面。 上两节介绍的SVM硬间隔和SVM软间隔，它们已经可以很好的解决有异常点的线性问题，但是如果本身是非线性的问题，目前来看SVM还是无法很好的解决的。所以本文介绍SVM的核函数技术，能够顺利的解决非线性的问
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2024-03-21 11:39:51
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一、支持向量机与核函数支持向量机的理论基础（凸二次规划）决定了它最终求得的为全局最优值而不是局部最优值，也保证了它对未知样本的良好泛化能力。支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。低维映射到高维对于核技巧我们知道，其目的是希望通过将输入空间内线性不
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2024-03-26 12:03:23
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什么是支持向量机（SVM）？SVM 是一种有监督的机器学习算法，可用于分类或回归问题。它使用一种称为核函数（kernel）的技术来变换数据，然后基于这种变换，算法找到预测可能的两种分类之间的最佳边界（optimal boundary）。简单地说，它做了一些非常复杂的数据变换，然后根据定义的标签找出区分数据的方法。 为什么这种算法很强大？在上面我们说 SVM 能够做分类和回归。在这篇文章中
本篇我们讨论如何运行或者运用SVM。 在高斯核函数之外我们还有其他一些选择，如：多项式核函数（Polynomial Kernel）字符串核函数（String kernel）卡方核函数（ chi-square kernel）直方图交集核函数（histogram intersection kernel）等等... 这些核函数的目标也都是根据训练集和地标之间的距离来构建新特征，这些核函数需要满足
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2024-04-22 19:22:40
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上一篇介绍了线性可分的数据如何利用支持向量机做超平面，如果非线性的数据能否利用支持向量机来划分？结果是肯定的，需要引入核函数。 核函数：在当前空间无法做线性划分时往往会映射到一个更高维的空间，在新的高维度空间中可以线性的概率将大大增加。这种从某个特征空间到另一个特征空间的映射是通过核函数来实现的。核函数可以被理解为这种转化的封装和解封装的过程，它能把数据从很难处理的方式转化成容易被处理的
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2024-05-09 11:04:33
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前面讲解了什么是核函数，以及有效核函数的要求，到这里基本上就结束了，很多博客也是如此，但是呢这些只是理解支持向量机的原理，如何使用它讲解的却很少，尤其是如何选择核函数更没有人讲，不讲也是有原因的，因为核函数的选择没有统一的定论，这需要使用人根据不同场合或者不同问题选择核函数，选择的标准也没有好的指导方法，一般都是尝试使用，所以选择核函数就需要看使用者的经验了，研究者们也在一直研究这种方法，这方面的
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2024-08-12 13:23:35
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支持向量机原理支持向量机要解决的问题其实就是寻求最优分类边界。且最大化支持向量间距，用直线或者平面，分隔分隔超平面。基于核函数的升维变换通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度空间中的线性不可分问题变为高维度空间中的线性可分问题。 线性核函数：linear，不通过核函数进行维度提升，仅在原始维度空间中寻求线性分类边界。基于线性核函数的SVM分类相关API： import sk
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2024-04-02 11:17:13
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在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的数据有很好的处理，但是对完全线性不可分的数据没有办法。本文我们就来探讨SVM如何处理线性不可分的数据，重点讲述核函数在SVM中处理线性不可分数据的作用。1.核函数的引入 线性不可分的低维特征数据，我们可以将其映射到高维，就能线性可分。如下图，二维的低维特征数据是线性不可分的，但是通过核函数kernel映射到
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2024-05-23 17:07:22
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文章目录向量化优化入门1、什么是向量化优化？2、为什么要有向量指令？3、向量化简单示意4、向量化编译方式5、对数组求和进行向量化编程6、Intel的一类SIMD指令集——AVX指令集6.1、查询cpu支持的指令集6.2、AVX编程+举例 1、什么是向量化优化？向量化优化借助的是 CPU 的 SIMD 指令，即通过单条指令控制多组数据的运算。它被称为 CPU 指令级别的并行。区别：标量指令与向量指
核函数常用的核函数主要有：多项式核函数、径向基函数、多层感知机、动态核函数等。多项式核函数多项式函数 K(x,xi)=[(x,xi)+1]d(1)可得到
d阶多项式分类器f(x,α)=sign(∑supportvectoryiαi[(xi⋅x)+1]d−b)径向基函数经典的方法，判定规则 f(x)=sign(∑i=1lαiKγ(|x−xi|)−b)(2)其中，
Kγ(|x−xi|)取决
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2024-03-21 10:50:47
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1 核函数1.1 核函数的定义设χ是输入空间（欧氏空间或离散集合），Η为特征空间（希尔伯特空间），如果存在一个从χ到Η的映射 φ(x): χ→Η使得对所有的x,z∈χ,函数Κ(x,z)=φ(x)∙φ(z)， 则称Κ(x,z)为核函数，φ(x)为映射函数，φ(x)∙φ(z)为x,z映射到特征空间上的内积。由于映射函数十分复杂难以计算，在实际中，通常都是使用核函数来求解内积，计算复
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2024-05-09 11:10:25
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01 核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性，因此被认为是监督学习中最好的定式算法；支持向量机通过求解一个二次优化问题来最大化分类间隔，在过去，训练SVM常采用非常复杂且低效的二次规划求解方法；1998年，Platt提出SMO算法，通过每
核函数与再生核希尔伯特空间1.支持向量积-核函数2.一个函数为核函数的条件3.核函数与希尔伯特空间3.1希尔伯特空间-Hilbert空间 1.支持向量积-核函数核(kernel)的概念由Aizenman et al.于1964年引入模式识别领域，原文介绍的是势函数的方法。在那之后，核函数在模式识别领域沉积了很久。1992年Boser 等人的在解决支持向量机算法时，重新将核的概念引入机器学习领域；
核支持向量机不会吧！支持向量机还有内容？是的，本篇文章将讲解支持向量机的一个重要内容–核技巧1. 动机回顾上一篇文章，我们说到，为了能够使计算上移除掉对特征维度d的依赖，我们引入了对偶支持向量机。它将Z空间的问题（求w,b）转换到了N空间(求an)，好像从表面上移除掉了对特征维度的依赖。但是真的完全避免了吗？我们来看看：在对偶问题中，当我们在解决二次规划问题时，需要计算Q矩阵，从图中可以看出，在计
SVM 核函数的选择 1、经常使用的核函数核函数的定义并不困难，根据泛函的有关理论，只要一种函数K(xi,xj)满足Mercer条件，它就对应某一变换空间的内积．对于判断哪些函数是核函数到目前为止也取得了重要的突破，得到Mercer定理和以下常用的核函数类型：(1)线性核函数K(x,xi)=x⋅xi(2)多项式核K(x,xi)=((x⋅xi)+1)d(3)径向基核（RBF）K(x,xi)=exp
