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  • 为了增强局部线性嵌入(LLE)算法对人脸识别中特征的分类性能,将最小生成树算法思想引入,提出一种邻域参数动态变化的新的局部线性嵌入算法。该算法采用单链聚类算法以及对其进一步优化自动确定数据点邻域,改善了...
  • SVM

    2017-07-20 17:52:00
    (3)可以解决高维问题(4)可以解决非线性问题 (5)可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题 2. SVM的研究热点 (1)模式识别 (2)回归估计 (3)概率密度估计 3. SVM的主要核函数 (1)多项式核函数 ...

     


    支持向量机(SVM)
    1. SVM的优势

     

    (1)可以解决小样本情况下的机器学习问题

    (2)可以提高泛化性能

    (3)可以解决高维问题
    (4)可以解决非线性问题

    (5)可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题

    2. SVM的研究热点

    (1)模式识别

    (2)回归估计

    (3)概率密度估计

    3. SVM的主要核函数

    (1)多项式核函数

    (2)径向基核函数

    (3)Sigmoid核函数

    4. SVM的应用

    (1)文本分类

    (2)人脸识别

    (3)三维物体识别

    (4)遥感图像分析

    (5)函数逼近

    (6)时间序列预测

    (7)数据压缩

    (8)优化SVM算法

    (9)SVM改进方法

    (10)SVM硬件实现

    5. SVM的难点

    (1)如何在非监督模式识别问题中应用统计学习理论(SLT)

    (2)如何用理论或实验的方法计算VC维

    (3)经验风险和实际风险之间的关系称之为推广性的界,但是当(h/n)>0.37时(h—VC维,n—样本数),推广性的界是松弛的,如何寻找一个更好地反映学习机器能力的参数和得到更紧的界

    (4)实现结构风险最小化(SRM)时,如何选择函数子集结构

     

    转自:http://blog.ewyu.com/dinga/article.asp?id=31

     

     

    SVM(support vector machine 支持向量机)

      支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表

      基本情况 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线

    性可分说起,然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去,这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。支持向量机方法是在近年来提出的一种新方法。

      SVM的主要思想可以概括为两点: (1) 它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能;(2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全

    局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

      在学习这种方法时,首先要弄清楚这种方法考虑问题的特点,这就要从线性可分的最简单情况讨论起,在没有弄懂其原理之前,不要急于学习线性不可分等较复杂的情况,支持向量机在设计时,需要用到条件极值问题的求解,因此需用拉格朗日乘子理论,但对多数人来说,以前学到的或常用的是约束条件为等式表示的方式,但在此要用到以不等式作为必须满足的条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结论就行。

    svm的一般特征

      (1)SVM学习问题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(如基于规则的分类器和人工神经网络)都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解。

      (2)SVM通过最大化决策边界的边缘来控制模型的能力。尽管如此,用户必须提供其他参数,如使用核函数类型和引入松弛变量等。

      (3)通过对数据中每个分类属性引入一个哑变量,SVM可以应用与分类数据。

      (4)SVM不仅可以用在二类问题,还可以很好的处理多类问题。

     

     

    支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik8等于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许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
     
     

    简介

      支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。

    相关知识

      我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点是n维实空间中的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开。通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求。但是我们还希望找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面,该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面,那么这个分类器就称为最大间隔分类器。

    支持原因

      支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为,平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。

    支持向量概述

      所谓支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点。这里的“机(machine,机器)”实际上是一个算法。在机器学习领域,常把一些算法看做是一个机器。   支持向量机(Support vector machines,SVM)与神经网络类似,都是学习型的机制,但与神经网络不同的是SVM使用的是数学方法和优化技术。

    相关技术支持

      支持向量机是由Vapnik领导的AT&TBell实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术,SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法,主要应用于模式识别领域。由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,这些研究一直没有得到充分的重视。直到90年代,统计学习理论 (Statistical Learning Theory,SLT)的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难,比如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。从此迅速的发展起来,现在已经在许多领域(生物信息学,文本和手写识别等)都取得了成功的应用。   SVM的关键在于核函数。低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加,而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说,只要选用适当的核函数,就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中,采用不同的核函数将导致不同的SVM算法。



    SVM有如下主要几个特点:
    (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射;
    (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心;
    (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。
    (4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”,大大简化了通常的分类和回归等问题。
    (5)SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾难”。
    (6)少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本,而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。这种“鲁棒”性主要体现在:
    ①增、删非支持向量样本对模型没有影响;
    ②支持向量样本集具有一定的鲁棒性;
    ③有些成功的应用中,SVM 方法对核的选取不敏感

    两个不足:
    (1) SVM算法对大规模训练样本难以实施
    由于SVM是借助二次规划来求解支持向量,而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算(m为样本的个数),当m数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。针对以上问题的主要改进有有J.Platt的SMO算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、张学工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR算法
    (2) 用SVM解决多分类问题存在困难
    经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法,而在数据挖掘的实际应用中,一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树;再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点,结合其他算法的优势,解决多类问题的分类精度。如:与粗集理论结合,形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zgy-personal/p/7212569.html

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  • 0 引 言  在传感器非线性校正领域,国内外许多学者提出多种方法,并得到广泛...但是,该方法也存在一定的局限性,主要表现在:1)神经网络存在局部极小和过学习问题,易影响网络的泛化能力,因此,对样本的数量和质
  • SVM只和分类界限上的支持向量点有关,换而言之只和局部数据有关 推导过程: 核函数: 对于输入空间中的非线性分类问题,可以通过非线性变换将它转化为某个维特征空间中的线性分类问题,在高维特征...

    SVM可以用于解决二分类或者多分类问题,此以二分类例。SVM的目找一个最化超平面在空中分割两类数据,个最化超平面需要足的条件是:离其最近的点到其的距离最大化,些点被称支持向

    SVM只和分类界限上的支持向量点有关,而言之只局部数据有关

    推导过程:

    核函数:

    对于输入空间中的非线性分类问题,可以通过非线性变换将它转化为某个维特征空间中的线性分类问题,在高维特征空间中学习线性支持向量机。由于在线性支持向量机学习的对偶问题里,目标函数和分类决策函数都只涉及实例和实例之间的内积,所以不需要显式地指定非线性变换,而是用核函数替换当中的内积。

    SVM中用到的核函数有线性核'linear'、多项式核函数pkf以及高斯核函数rbf。

     

    当训练数据线性可分时,一般用线性核函数,直接实现可分;

    当训练数据不可分时,需要使用技巧,将训练数据映射到另一个高维空间,使再高维空间中,数据可线性划分

     

    但需要注意的是,

    • 样本n和特征m很大时,且特征m>>n时,需要用线性核函数因为此时考虑高斯核函数的映射后空间维数更高,更复杂,也容易过拟合,此时使用高斯核函数的弊大于利,选择使用线性核会更好;
    • 样本n一般大小,特征m较小,此时进行高斯核函数映射后,不仅能够实现将原训练数据再高维空间中实现线性划分,而且计算方面不会有很大的消耗,因此利大于弊,适合用高斯核函数;
    • 样本n很大,但特征m较小,同样难以避免计算复杂的问题,因此会更多考虑线性核

    软间隔和硬间隔:

    硬间隔

    软间隔,引入松弛变量

    C是调节间隔与准确率的因子C值越大,越不愿放弃那些离群点;c值越小,越不重视那些离群点。

    • C趋于无穷大时,这个问题也就是不允许出现分类误差的样本存在,那这就是一个hard-margin SVM问题(过拟合)
    • C趋于0时,我们不再关注分类是否正确,只要求间隔越大越好,那么我们将无法得到有意义的解且算法不会收敛。(欠拟合)
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  • w~=(X'WX)^(-1)*X'*Wy ;...权重W高斯核函数、类似SVM的径向基函数的高斯形式,指数函数 # coding=utf-8 #Created on Jan 8, 2011 #@author: Peter from numpy import * def loadDataSet(fileName): #gener

    w~=(X'WX)^(-1)*X'*Wy ; y~=X'*w~

    由平方误差对w求导=0推出。

    权重W高斯核函数、类似SVM的径向基函数的高斯形式,指数函数


    # coding=utf-8
    #Created on Jan 8, 2011
    #@author: Peter
    
    from numpy import *
    
    def loadDataSet(fileName):      #general function to parse tab -delimited floats
        numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1 #get number of fields 
        dataMat = []; labelMat = []
        fr = open(fileName)
        for line in fr.readlines():
            lineArr =[]
            curLine = line.strip().split('\t')
            for i in range(numFeat):
                lineArr.append(float(curLine[i]))
            dataMat.append(lineArr)
            labelMat.append(float(curLine[-1]))
        return dataMat,labelMat
    
    def standRegres(xArr,yArr):
        xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T
        xTx = xMat.T*xMat
        if linalg.det(xTx) == 0.0:
            print ("This matrix is singular, cannot do inverse")
            return
        ws = xTx.I * (xMat.T*yMat)
        return ws
    
    def lwlr(testPoint,xArr,yArr,k=1.0): #Locally Weighted Linear Regression
        xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T
        m = shape(xMat)[0]
        weights = mat(eye((m)))
        for j in range(m):                      #next 2 lines create weights matrix
            diffMat = testPoint - xMat[j,:]     #
            weights[j,j] = exp(diffMat*diffMat.T/(-2.0*k**2))
        xTx = xMat.T * (weights * xMat)
        if linalg.det(xTx) == 0.0:
            print ("This matrix is singular, cannot do inverse")
            return
        ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
        return testPoint * ws
    
    def lwlrTest(testArr,xArr,yArr,k=1.0):  #loops over all the data points and applies lwlr to each one
        m = shape(testArr)[0]
        yHat = zeros(m)
        for i in range(m):
            yHat[i] = lwlr(testArr[i],xArr,yArr,k)
        return yHat
    
    def lwlrTestPlot(xArr,yArr,k=1.0):  #same thing as lwlrTest except it sorts X first
        yHat = zeros(shape(yArr))       #easier for plotting
        xCopy = mat(xArr)
        xCopy.sort(0)
        for i in range(shape(xArr)[0]):
            yHat[i] = lwlr(xCopy[i],xArr,yArr,k)
        return yHat,xCopy
    
    xArr,yArr=loadDataSet(r'C:\Users\li\Downloads\machinelearninginaction\Ch08\ex0.txt')
    yHat=lwlrTest(xArr, xArr, yArr, 0.01)
    xMat=mat(xArr)
    srtInd=xMat[:,1].argsort(0) #将数据点按序排列
    xSort=xMat[srtInd][:,0,:]
    import matplotlib.pyplot as plt
    fig=plt.figure()
    ax=fig.add_subplot(111)
    ax.plot(xSort[:,1],yHat[srtInd])
    ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0],mat(yArr).T.flatten().A[0],s=2,c='red')
    plt.show()
    



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  • svm文本分类

    千次阅读 2019-04-17 21:46:17
    2、解决非线性问题。 3、无局部极小值问题。(相对于神经网络等算法) 4、可以很好的处理高维数据集。 5、泛化能力比较强。 SVM缺点 1、对于核函数的高维映射解释力不强,尤其是径向基函数。 2、对缺失数据敏感 3....

    1.SVM应用场景

    文本分类、图像识别、主要二分类领域

    2.SVM的优缺点

    SVM优点
    1、解决小样本下机器学习问题。
    2、解决非线性问题。
    3、无局部极小值问题。(相对于神经网络等算法)
    4、可以很好的处理高维数据集。
    5、泛化能力比较强。

    SVM缺点
    1、对于核函数的高维映射解释力不强,尤其是径向基函数。
    2、对缺失数据敏感

    3.SVM sklearn 参数学习

    首先介绍下与核函数相对应的参数:
    1)对于线性核函数,没有专门需要设置的参数
    2)对于多项式核函数,有三个参数。-d用来设置多项式核函数的最高次项次数,也就是公式中的d,默认值是3。-g用来设置核函数中的gamma参数设置,也就是公式中的gamma,默认值是1/k(特征数)。-r用来设置核函数中的coef0,也就是公式中的第二个r,默认值是0。
    3)对于RBF核函数,有一个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置,也就是公式中gamma,默认值是1/k(k是特征数)。
    4)对于sigmoid核函数,有两个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置,也就是公式中gamma,默认值是1/k(k是特征数)。-r用来设置核函数中的coef0,也就是公式中的第二个r,默认值是0。

    具体来说说**rbf核函数中C和gamma **:

    SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差
    gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布,gamma越大,支持向量越少,gamma值越小,支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。
    这里面大家需要注意的就是gamma的物理意义,大家提到很多的RBF的幅宽,它会影响每个支持向量对应的高斯的作用范围,从而影响泛化性能。我的理解:如果gamma设的太大,方差会很小,方差很小的高斯分布长得又高又瘦, 会造成只会作用于支持向量样本附近,对于未知样本分类效果很差,存在训练准确率可以很高,(如果让方差无穷小,则理论上,高斯核的SVM可以拟合任何非线性数据,但容易过拟合)而测试准确率不高的可能,就是通常说的过训练;而如果设的过小,则会造成平滑效应太大,无法在训练集上得到特别高的准确率,也会影响测试集的准确率。

    4.利用SVM模型结合 Tf-idf 算法进行文本分类

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from gensim.models.word2vec import Word2Vec
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import jieba
    from sklearn.externals import joblib
    from sklearn.svm import SVC
    import sys
    
    
    def load_file_and_preprocessing():
    	neg = pd.read_excel('data/neg.xls', header=None, index=None)
    	pos = pd.read_excel('data/pos.xls', header=None, index=None)
    	
    	cw = lambda x: list(jieba.cut(x))
    	pos['words'] = pos[0].apply(cw)
    	neg['words'] = neg[0].apply(cw)
    	
    	# print pos['words']
    	# use 1 for positive sentiment, 0 for negative
    	y = np.concatenate((np.ones(len(pos)), np.zeros(len(neg))))
    	
    	# 切割训练集和测试集
    	x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(np.concatenate((pos['words'], neg['words'])), y, test_size=0.2)
    	
    	np.save('data/y_train.npy', y_train)
    	np.save('data/y_test.npy', y_test)
    	return x_train, x_test
    
    
    def build_sentence_vector(text, size, imdb_w2v):
    	vec = np.zeros(size).reshape((1, size))
    	count = 0.
    	for word in text:
    		try:
    			vec += imdb_w2v[word].reshape((1, size))
    			count += 1.
    		except KeyError:
    			continue
    	if count != 0:
    		vec /= count
    	return vec
    
    
    # 计算词向量
    def get_train_vecs(x_train, x_test):
    	n_dim = 300
    	# 初始化模型和词表
    	imdb_w2v = Word2Vec(size=n_dim, min_count=10)
    	imdb_w2v.build_vocab(x_train)
    	
    	# 在评论训练集上建模(可能会花费几分钟)
    	imdb_w2v.train(x_train)
    	
    	train_vecs = np.concatenate([build_sentence_vector(z, n_dim, imdb_w2v) for z in x_train])
    	# train_vecs = scale(train_vecs)
    	
    	np.save('data/train_vecs.npy', train_vecs)
    	print(train_vecs.shape)
    	# 在测试集上训练
    	imdb_w2v.train(x_test)
    	imdb_w2v.save('data/w2v_model.pkl')
    	# Build test tweet vectors then scale
    	test_vecs = np.concatenate([build_sentence_vector(z, n_dim, imdb_w2v) for z in x_test])
    	# test_vecs = scale(test_vecs)
    	np.save('data/test_vecs.npy', test_vecs)
    	print(test_vecs.shape)
    
    
    def get_data():
    	train_vecs = np.load('data/train_vecs.npy')
    	y_train = np.load('data/y_train.npy')
    	test_vecs = np.load('data/test_vecs.npy')
    	y_test = np.load('data/y_test.npy')
    	return train_vecs, y_train, test_vecs, y_test
    
    
    def svm_train(train_vecs, y_train, test_vecs, y_test):
    	clf = SVC(kernel='rbf', verbose=True)
    	clf.fit(train_vecs, y_train)
    	joblib.dump(clf, 'data/svm_model.pkl')
    	print(clf.score(test_vecs, y_test))
    
    
    def get_predict_vecs(words):
    	n_dim = 300
    	imdb_w2v = Word2Vec.load('data/w2v_model.pkl')
    	# imdb_w2v.train(words)
    	train_vecs = build_sentence_vector(words, n_dim, imdb_w2v)
    	# print train_vecs.shape
    	return train_vecs
    
    
    def svm_predict(string):
    	words = jieba.lcut(string)
    	words_vecs = get_predict_vecs(words)
    	clf = joblib.load('data/svm_model.pkl')
    	
    	result = clf.predict(words_vecs)
    	
    	if int(result[0]) == 1:
    		print(string, ' positive')
    	else:
    		print(string, ' negative')
    
    
    if __name__ == '__main__':
    	##对输入句子情感进行判断
    	string = '电池充完了电连手机都打不开.简直烂的要命.真是金玉其外,败絮其中!连5号电池都不如'
    	# string='牛逼的手机,从3米高的地方摔下去都没坏,质量非常好'
    	svm_predict(string)
    

     

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  • SVM — 机器学习面试

    2020-08-19 18:08:20
    如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的。 LR和SVM都是监督学习算法。 LR和SVM都是判别模型。 不同点: 本质上是其loss function不同。 支持向量机只考虑局部的边界线...
  • SVM 与 LR的异同

    2018-10-26 18:06:00
    如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的。 LR和SVM都是监督学习算法。 LR和SVM都是判别模型。 不同点 损失函数不一样 支持向量机只考虑局部的边界线附近的点,而逻辑回归...
  • SVM的优缺点

    2019-07-23 11:41:00
    可用于线性/非线性分类,也可以用于回归,泛化错误率低,也就是说具有良好的学习能力,且学到的结果具有很好的推广性。 可以解决小样本情况下的机器学习问题,可以解决高维问题,可以避免神经网络结构选择和局部极...
  • svm模型初步理解

    2020-10-12 19:35:06
    支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划...
  • 不同点2.1 本质上是其loss function不同2.2 支持向量机只考虑局部的边界线附近的点,而逻辑回归考虑全局.2.3 在解决非线性问题时,支持向量机采用核函数的机制,而LR通常不采用核函数的方法2...
  • 支持向量机SVM

    2019-08-15 21:34:44
    一、SVM:是一种监督算法,可以用于分类、回归,它是将向量映射到一个更...从分类或者回归的角度来看,SVM的分类只考虑分类面附近的局部的点,即支持向量 对于不是线性可分的:采用核函数,核函数并不是支持向量机...
  • 在深度学习变得火热之前,SVM是最受欢迎的模型,因为SVM有充分的数学原理支撑,并且可得到全局最优解 (使用梯度下降的线性模型只能得到局部最优解) ,一般用于处理二分类任务,SVM是定义在特征空间上的间隔最大的...
  • 针对传统的局部线性嵌入算法易受近邻点个数的影响,以及支持向量机的错分点过多对识别率产生的影响,提出了一种基于模糊聚类的局部线性嵌入和支持向量机的人脸识别方法。利用改进的算法对人脸库中的图像进行特征提取...
  • SVM与LR的异同点

    2020-04-13 22:19:27
    (3)若SVM不考虑核函数,都是线性分类算法,决策面是线性的 不同点: (1)测度不同,SVM是距离测度,基于几何间隔最大化作为度量原则;LR是概率测度,计算样本概率,用极大似然估计计算参数。因此,二者的loss ...
  • 线性可以起到一个作用是对局部区域的数据敏感,对其他区域不敏感。 多个线性神经元可以起到多维空间的平面分类,非线性则为曲面映射。 perceptron pursue excellence, 它只有把所有点都分类正确才停止迭代。而...
  • svm 自我入门

    2018-05-06 00:47:10
    在上图中,直觉告诉我们,B1B1B_1的线更加好,因为它对训练样本局部扰动的“容忍”性最好。 我们可以用以下的线性方程组描述B1B1B_1: wTx+b=0wTx+b=0 \textbf{w}^T\textbf{x} + b = 0 其中ww\t...
  • 针对基于支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测算法存在预测精度和可靠性不高,选择核函数时未考虑非线性数据的分类,对非线性分布的煤与瓦斯突出影响因素提取效果较差的问题,提出了一种将改进的粒子群(IPSO)算法与...
  • svm支持向量机

    2016-06-22 21:00:26
    支持向量机的最终求解可以化为一个具有线性约束的二次凸规划问题,不存在局部极小。通过引人核方法,可以将线性支持向量机简单地推广到非线性支持向量机,而且对于高维样本几乎不增加额外的计算量。算法首先随机选用一...
  • 针对滚动轴承极易损伤,振动信号表现出非线性、非平稳性等特点,提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和改进支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断算法。首先对采集到的轴承振动信号进行LCD,分解得到一系列内禀尺度分量...
  • 将L S2SVM线性建模思想应用于锌钡白转窑煅烧过程的M ISO 系统建模. 研究发现, 系统选取不同的核 函数, 对模型的拟合性能和预测(泛化) 性能有很大的影响. 采用基于混合核函数的L S2SVM 建模方法解决上述问...
  • 1. SVM的优势 ...(5)可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题 2. SVM的研究热点 (1)模式识别 (2)回归估计 (3)概率密度估计 3. SVM的主要核函数 (1)多项式核函数 (2
  • SVM支持向量机 原理 最优化求最大间隔 寻找可以区分两个类别并且能使边际(margin)最大的超平面(hyper plane) 定义距离超平面最近的点为支持向量 优缺点 优点 可以解决高维问题,即大型特征空间; 解决小样本下...
  • 划分超平面应该对训练样本局部扰动的容忍性最好, 在样本空间中,划分超平面可由如下线性方程描述: wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0 其中w和b决定了划分超平面。样本空间中任意点到超平面的距离有(点到直线的距离公式): r...
  • SVM理论系统学习

    千次阅读 2011-02-21 21:21:00
    (2)它最终解决的是一个凸二次规划问题,从理论上说,得到的将是全局最优解,解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题.??? (3)它将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间,在高维空间中...
  • 针对新安煤矿采煤工作面瓦斯涌出量系统时变非线性特点,建立改进果蝇算法(MFOA)支持向量机(SVM)预测模型。利用FOA具有运算简单、收敛速度快、寻优精度高等优势来优化SVM核函数参数g、惩罚因子c和不敏感损失函数ε,但...
  • 机器学习笔记(1) 凸优化、线性对偶问题 凸优化 一个AI问题可以把它分解为模型加优化两部分构成,模型有DL、SVM、CNN等,优化有GD,SGD,Adam等等。 机器学习的核心是优化问题。任何一个优化优化问题可以写作以下...
  • 线性超平面的选择多种多样,直觉应该选择最中间的划分方式,这种情况下对于训练样本的局部扰动容忍性最好,即对未见示例的泛化能力最强。 1.间隔,支持向量 线性超平面的方程: 空点中一点到平面的距离...

空空如也

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局部线性svm