依据机器学习算法如何学习数据可分为3类：
有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类；
无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型；
强化学习（reinforcement learning）：计算机与动态环境交互，学习错误反馈达到更优的目的。依据机器学习期望结果来分类：
分类：输入被分为N个类别的一种；
回归：输出是连续值；如依据房子的大小，时间，位置来预测房子的
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2024-04-24 09:17:11
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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以下内容参考：王正海《基于决策树多分类支持向量机岩性波谱分类》SVM本身是应用于二分类的，所以在处理多分类并且想应用SVM有必要进行改进1、SVM直接进行多分类SVM如果直接在目标函数上进行修改的话，就是将多个分类面的参数合并到一个最优化问题上，显然难度太大。 但是对于lr的话，可以直接拓展为softmax多分类。2、SVM多分类间接实现常见的方法有两种 one vs one and one vs
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2024-01-08 13:56:08
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基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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SVM 实现多分类思路
原创
2022-08-22 12:07:27
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文章目录经典分类算法——SVM算法1 SVM算法：背景2 SVM算法思想3. Hard-SVM算法4. Soft-Margin SVM算法5. Kernel SVM算法6. SVM小结 经典分类算法——SVM算法1 SVM算法：背景二维分类问题是一个经典的机器学习问题，其中的关键在于找到合适的分类平面（分类器的决策边界，比如y=w^T x+b），而支持向量机提出最大化分类间距的思想。2 SVM算
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2024-02-28 20:23:52
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这是我自己实现的SVM多分类器的Github代码,有需要自取。这是MATLAB版本的实现，以后会更新python版本的实现https://github.com/yingdajun/SVM-
原创
2021-09-08 10:15:56
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从 SVM的那几张图能够看出来，SVM是一种典型的两类分类器。即它仅仅回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题（少部分例外，比如垃圾邮件过滤，就仅仅须要确定“是”还是“不是”垃圾邮件）。比方文本分类，比方数字识别。怎样由两类分类器得到多类分类器，就是一个值得研究的问题。 还以文本分类为例。现成的方法有非常多，当中一种一劳永逸的方法，就是真的一次性考虑
原创
2022-01-10 15:32:50
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SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。one-against-one和one-against-all两种。a.一对多法（one-versus-rest,简称1-v-r SVMs, OVR SVMs）。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类
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2023-11-29 13:35:53
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SVM本身是一个二值分类器，SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。1、直接法：直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中。以Weston在提出的多值分类算法为代表，在经典SVM理论的基础上重新构造多值分
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2024-01-31 11:27:29
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SVM解决多分类问题的方法SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接在目标函数上进行修改，
原创
2021-07-29 14:06:41
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SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
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2024-03-27 12:33:28
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注意：本文不准备提到数学证明的过程，一是因为有一篇非常好的文章解释的非常好：，主要目的是将SVM以最通俗易懂，简单粗暴的方式解释清楚。
线性分类：
先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分的，那么只需要一根直线f(x)=wx+b就可以分开了，类似这样：
n 维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane）。也就是说，数据不总是二维的
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2024-06-18 17:21:36
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支持向量机：将不同类样本在样本空间进行分割，得出一个间隔最大超平面。调用OpenCV中SVM分类器流程如下：1）建立训练样本注意：CvSVM的train函数要求训练样本存储在float类型的Mat结构中，故需将训练数据存储为符合条件的Mat变量中。2）设置SVM分类器参数注意：此处主要涉及到SVM分类器相关参数设置。下面是自己对SVM分类器相关参数总结。 参数介绍 degree:内核函数
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2024-01-28 19:59:47
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首先来介绍一下什么是SVM，Support Vector Machine，集支持向量机，这个机器可以得出两个类别中的最大边界，我把它理解为公平超平面，意思是对于每个类的边界距离都是相对来说比较大的（这样做的目的是将类别划分的更准确），之所以称之为公平超平面，是因为在偏向于某一类时就不符合我们SVM分类的宗旨了。 以一个平面坐标系为例，在这个平面坐标系中含有多种类别数据，我们先选定其中一种类别，然后
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2023-10-16 11:44:21
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将线性模型用于 多分类问题优点、 缺点和参数线性模型的主要参数是正则化参数，在回归模型中叫作 alpha，在 LinearSVC 和 Logis
原创
2022-07-18 14:47:49
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利用 SVM( Support Vector Machine) 做分类是机器学习比较成熟的算法。 关于SVM, 我有一篇博文已经详细的介绍了其原理：传送门： SVM 原理简述今天，我们利用Python 的OpenCV中的ML模块进行SVM 而分类的演练。首先是Binary Classification.__author__ = "Luke Liu"
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2024-01-03 15:25:48
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支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有最大化边际的
原创
2024-05-04 00:42:15
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SVM的理论知识见 SVM的一些总结与认识 --入门级 之前一直以为，用SVM做多分类，不就是用多个SVM分类么，请形状类似于一个二叉树，如下： 即，将所有样本当作输入，其中在训练第一个分类器SVM_1的时候，其正样本为属于类别1的样本，其负样本为剩余的其他所有样本，这就称为 一对其余法，这样做虽然训练的时间从道理上来讲是相对较快的，但是它会带来一系列的问题： 1. 有可能有一个样本在
SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 （1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中； （2）...
原创
2021-05-07 18:26:22
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