SVM1由来利用一根直线或者一个超平面把数据按照某种规则区分开来2最大间隔分类器上面我们推导出了间隔的表达式，自然的，我们想让数据点离超平面越远越好：3核函数在前面的讨论中，我们假设数据集是线性可分的。但是现实任务中，可能并不存在一个超平面将数据集完美得分开。这种情况下，我们可以通过将原始空间映射到一个高维空间，如果高维空间中数据集是线性可分的，那么问题就可以解决了。这样，超平面变为：可见，需要计
原创
2018-09-11 16:49:19
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一个lisvm包的安装，网上教程太多，众说纷纭，在此做一个简单的总结LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授2001年开发的一套支持向量机的库，这套库运算速度还是挺快的，可以很方便的对数据做分类或回归。由于libSVM程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库。下载安装libsvm包第一种方式whl文件下载（下载对应python版本的
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2023-12-01 22:31:22
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导语：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种二分类的广义线性分类器，属于监督学习。但是进行多次二分类也可以解决多分类问题，但本质上还是...
原创
2021-06-18 16:23:17
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在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向
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2024-05-06 14:48:19
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ML之SVM：利用Js语言设计SVM算法(SMO算法+线性核/高斯核)目录输出结果设计思路设计代码(部分代码)输出结果设计思路设计代码(部分代码)var doTest = function() { loadData(); //调用loadData函数加载样本数据、初始化参数 svm.train(2000);//调用svm.train函数，迭代2000次实
原创
2022-04-22 16:35:00
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ML之SVM：利用Js语言设计SVM算法(SMO算法+线性核/高斯核)目录输出结果设计思路设计代码(部分代码)输出结果设计思路设计代码(部分代码)var doTest = function() { loadData(); //调用loadData函数加载样本数据、初始化参数 svm.tra...
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2021-06-15 20:27:14
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在人脸检测中，我们一般利用训练好的XML文件去预测图像中是否存在人脸，那么XML文件是如何得到的，按照人脸的XML文件，它应该是提取样本的Haar特征，利用某个机器学习方法，最终得到的。本文主要讨论如何得到自己的XML文件。 在机器学习中，首先应该是采集样本，然后提取他们的特征，本人主要利用
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2023-06-09 04:30:19
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安装库1、我使用的是windows系统，安装完python后发现并没自动将python相关库、应用程序的目录添加到环境变量中，所以首先找到python程序安装目录，import sys
print(sys.path)找到python的安装目录后，可以将该目录添加到环境变量中，也可以cd到该目录。2、cmd下使用命令安装matplotlibpython -m pip install -U pip
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2021-05-20 10:40:01
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（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...
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2015-06-07 21:18:00
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利用sklearn执行SVM分类时速度很慢，采用了多进程机制。 一般多进程用于独立文件操作，各进程之间最好不通信。但此处，单幅影像SVM分类就很慢，只能添加多进程，由于不同进程之间不能共用一个变量（即使共用一个变量，还需要添加变量锁），故将单幅影像分为小幅，每小幅对应一个进程，每个进程对该小幅数据分 ...
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2021-11-03 21:53:00
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import numpy as npX = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])y = np.array([1, 1, 2, 2])from sklearn.s、
原创
2022-07-19 11:50:09
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svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
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2021-08-18 11:24:17
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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 ...
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2021-08-24 01:11:00
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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...
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2015-05-04 15:53:00
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"SVM Support Vector Machines Reviews"
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2021-08-27 09:51:11
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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 ...
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2021-08-24 01:11:00
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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，
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2023-06-15 11:11:50
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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
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2021-07-23 14:13:36
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