SVM（support vector machine）支持向量机是一种监督学习算法，可用于分类、回归、离群点检测。引入软间隔因为：（1）不是任何任务都能找到好的核函数使其线性可分；（2）就算实现（1），但也无法判断模型线性可分是不是过拟合造成 。支持向量(support vector)：到超平面最近的样本点间隔（margin）：各异类支持向量到超平面的距离之和。硬间隔：要求所有样本点都满
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2023-12-05 02:22:35
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在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征： (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般
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2023-10-07 11:26:22
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘chinese’:[95,69,91,52,60,80,78,81,96,82],‘rank’:[0...
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2021-06-10 17:30:13
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前言本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现。借鉴了许多文章，会在后面一一指出，如果有什么不对的希望能指正。 一、 SVM简介首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上，SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的。其学习方法是把数据映射到一个高维空间上，使数据变稀疏，比较容易找到一个分割面来将数据分类，而这个高维的
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2023-11-07 17:45:33
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘
原创
2022-03-01 10:24:46
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SVM（support vector machine）支持向量机：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：这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在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，比如，三维的超平面是面。但是有个问题：上述两种超平
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2024-07-30 20:45:11
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在本文中，我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化。Matt Brems的文章(https://medium.com/u/55680478461)全面深入地介绍了该
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2024-07-02 15:19:36
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关键字(keywords)：SVM支持向量机 SMO算法 实现机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的，能够先看一下入门的视频，对帮助理解非常实用的，然后再深入一点能够看看这几篇入门文章，作者写得挺具体，看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了，再然后买本《支持向量机导论》作者是Nello Crist...
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2014-12-25 10:02:00
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初始化数据 int width = 512, height = 512; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); 设置训练数据 float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0}; Mat labelsMat(4, 1, CV_32FC1, labels
原创
2014-03-28 13:39:00
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这是初稿转载与别人后期会加以修改和注释，关于cvxopt如何在Python中利用CVXOPT求解二次规划问题 import numpy as npfrom numpy import linalgimport cvxoptimport cvxopt.solversdef linear_kernel(x1, x2): return np.dot(x1, x2)def polynomial_
原创
2022-03-20 16:16:29
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最近在做个围棋识别的项目，需要识别下面的数字，如下图：我发现现在网上很多代码是良莠不齐，…真是一言难尽，于是记录一下，能够运行成功并识别成功的一个源码。1、训练1.1、训练数据集下载——已转化成csv文件百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/17_XBmtQK-lSejswmQJ6YtA提取码：jek51.2 训练源码train.pyimport pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sk
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2021-07-29 11:11:24
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关键：因为有泰勒展开严格说是为什么高斯核函数能够将低维映射到无穷维对于高斯核为什么可以将数据映射到无穷多维，我们可以从泰勒展开式的角度来解释，首先我们要清楚，SVM中，对于维度的计算，我们可以用内积的形式，假设函数： 表示一个简单的从二维映射到三维。则在SVM的计算中，可以表示为：再来看泰勒展开式：所以这个无穷多项的式子正是对于的近似，所对应的映射：再来看高斯核：将泰勒展开式带入高斯核，
这是初稿转载与别人后期会加以修改和注释，关于cvxopt如何在Python中利用CVXOPT求解二次规划问题import numpy as npfrom numpy import linalgimport cvxoptimport cvxopt.solversdef linear_kernel(x1, x2):
return np.dot(x1, x2)def polynomial_ker
原创
2021-05-07 16:33:21
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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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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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Java实现简单版SVM近期的图像分类工作要用到latent svm，为了更加深入了解svm，自己动手实现一个简单版的。 之所以说是简单版，由于没实用到拉格朗日，对偶，核函数等等。而是用最简单的梯度下降法求解。当中的数学原理我參考
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2014-10-05 12:53:00
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SVM 实现多分类思路
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2022-08-22 12:07:27
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最近在学习svm算法，借此文章记录自己的学习过程，在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计，若有不足的地方，请海涵；svm算法通俗的理解在二维上，
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2021-07-05 11:06:18
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原创 lightcity 光城 2018-11-22SVM梯度求导及实现0.说在前面1.梯度推导2.实现3.作者的话0.说在前面昨晚看了一部电影，叫做我是马布里，非常正能量，推荐给各位，看完这部电影的总结话是：冠军与非冠军的区别在于你一直并没有将两者进行明确界定，只是模糊了两者的边缘，我们不是适应边缘化的人，而是打破边缘化的创造者！今天重点来推导SVM梯度及代码实现，下面一起来实战吧！1.梯度推导
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2021-03-18 14:11:35
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SVM梯度求导及实现0.说在前面1.梯度推导2.实现3.作者的话0.说在前面昨晚看了一部电影，叫做我是马布里，非常正能量，推荐给各位，看完这部电影的总结话是：冠军与非冠军...
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2021-08-03 09:42:38
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