import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#读取数据dataSet = np.genfromtxt('ex2data2.txt',delimiter=',')# print(dataSet)# x1 = dataSet[:,2]x_data = dataS
原创
2022-05-09 21:59:17
578阅读
支持向量机SVM（Support vector machine）是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线（或者超平面）。实际上有许多条直线（或超平面）可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线（或超平面）中分割两类目标时，有最大距离的直线（或超平面）。我们称这样的直线或超平面为最佳线性分类器。
原创
2021-09-07 09:48:52
271阅读
支持向量机SVM（Support vector machine）是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线（或者超平面）。实际上有许多条直线（或超平面）可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线（或超平面）中分割两类目标时，有最大距离的直线（或超平面）。我们称这样的直线或超平面为最佳线性分类器。
原创
2022-01-24 16:52:53
263阅读
ML之SVM：SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略目录SVM算法的简介1、SVM模型分类—线性可分、线性、非线性2、SVM的决策边界3、SVM中的核函数4、SVM算法推导1.1、SVM转为对偶问题的求解—SMO算法思5、SVM中“损失+惩罚”框架的灵活性6、SVM的损失函数分析SVM的应用——解决的问题类型0、SVM的二分类与多分类...
原创
2021-06-15 20:46:52
510阅读
ML之SVM：SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略目录SVM算法的简介1、SVM模型分损失函数分析SVM的应用——解决的问题类型0、SVM的二分类与多分类...
原创
2022-04-22 14:41:38
792阅读
（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(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很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
转载
2015-06-07 21:18:00
117阅读
在现实任务中，原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面，但是我们知道如果原始空间的维数是有限的，也就是说属性数是有限的，则一定存在一个高维特征空间能够将样本划分。
原创
2022-01-24 16:53:13
377阅读
在现实任务中，原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面，但是我们知道如果原始空间的维数是有限的，也就是说属性数是有限的，则一定存在一个高维特征空间能够将样本划分。
原创
2021-09-07 09:42:05
304阅读
svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
原创
2021-08-18 11:24:17
274阅读
1评论
1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
转载
2021-08-24 01:11:00
202阅读
3评论
前言： 又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。 关于SV...
转载
2015-05-04 15:53:00
133阅读
3评论
"SVM Support Vector Machines Reviews"
原创
2021-08-27 09:51:11
64阅读
1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
转载
2021-08-24 01:11:00
135阅读
3评论
先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：
代码展示：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
支持向量机代码实现
SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化
by tangjunjun
"""
import numpy as np
# 核转换函数（一个特征空间映射到另一个特征空间，低维空间映射到高维空间）
# 高维空间解决线性问题，
原创
2023-06-15 11:11:50
54阅读
SVM 原理推导 机器学习就是找决策边界1.have u ? if w * u + b 〉= 0 them is + 正样本（W*u =U的图影，b原点到边界的值） if w * u >=c if w * u +b <0 them is - 样本 2.yi(w * x +b) -1 >=0 yi(w
原创
2021-07-23 14:13:36
199阅读
SVM -支持向量机原理详解与实践之四SVM原理分析SMO算法分析SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次规划的优化算法，特使对线性SVM和稀疏数据性能更优。在正式介绍SMO算法之前，首先要了解坐标上升法。坐标上升法(Coordinate ascent)坐标上升法(Coordinate Ascent)简单点说就是它每次通过更新函数中的一维，通过多次的迭代
转载
2024-08-22 20:09:15
104阅读
【阿旭机器学习实战】【21】通过SVM分类与回归实战案例，对比支持向量机（SVM）3种SVM不同核函数
原创
2022-11-29 16:21:29
670阅读
