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    2018-04-03 22:04:12
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  • 简述支持向量机这一个博客我们还是讨论监督学习和分类问题-----支持向量机/SVM还是用问题引出我们的内容。我们在逻辑回归中通过对概率值的惩罚来判断决策边界,那么我我们在SVM中怎么分类?在线性不可分的高维度情况下,我们对样本进行分类?这样就引出了我们支持向量机中的最重要的两个内容1、顾名思义的支持向量(离决策边界最近的点)~~~2、引入核函数,使线性不可分的内容线性可分...
    2018-12-15 08:04:05
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  •     关于支持向量机的文章挺多。这里记录下自己感觉不错的博文,供大家在阅读《机器学习实战》一书时,作为参考。  [1] Python3《机器学习实战》学习笔记(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM[2] Python3《机器学习实战》学习笔记(九):支持向量机实战篇之再撕非线性SVM[3] 机器学习实战之SVM[4] 支持向量机系列[5] 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)[6]...
    2018-06-03 15:54:38
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  • 参考用书:python机器学习基础教程[德]AndreasC.Muller[美]SarahGuido著张亮译支持向量机可以同时用于分类和回归,但这篇文章只介绍用于分类的情况,它在SVC中实现。类似的概念也适用于支持向量回归,后者在SVR中实现。线性模型在低维空间中可能非常受限,因为线和平面的灵活性有限。有一种方法可以让线性模型更加灵...
    2019-03-23 22:22:16
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    2017-12-17 12:21:46
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  • 支持向量机和支持向量回归是目前机器学习领域用得较多的方法,不管是人脸识别,字符识别,行为识别,姿态识别等,都可以看到它们的影子。在我的工作中,经常用到支持向量机和支持向量回归,然而,作为基本的理论,却没有认真地去梳理和总结,导致有些知识点没有彻底的弄明白。这篇博客主要就是想梳理一遍支持向量机和支持向量回归的基础理论知识,一个是笔记,另一个是交流学习,便于大家共勉。凸集、凸函数、凸优化凸集:如果集合...
    2017-12-10 00:18:41
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  • 分类算法是机器学习中的一个重点,也是人们常说的“有监督的学习”。这是一种利用一系列已知类别的样本来对模型进行训练调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也成为监督训练或有教师学习。注:本文中用到的Python及其模块安装教程参见支持向量机SVM支持向量机SVM是一种比较抽象的算法概念,全称是SupportVectorMachine,它可以用来做模式识别,分类或者回归的机...
    2018-04-18 20:13:12
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  • 支持向量机是机器学习领域里最强的几种分类器之一,被广泛的运用于各种分类回归问题,如果不考虑集成学习算法以及近几年出现的深度学习算法,支持向量机的性能可以说是在学习领域具有统治地位,在一些中小型的数据集上它的性能甚至能够超过一些深度学习网络。其基本原理相当简单,但是模型的求解和优化却十分复杂,很难描述清楚,这里我会一步一步,尽我所能分章节的将它总结完善·支持向量机:模型篇1–支持向量与间隔
    2017-09-20 22:48:55
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    2016-12-02 19:45:26
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