在机器学习中会遇到很多的分类器，在这篇博文中总结了常用的分类器线性和非线性的分类。线性分类器：模型是参数的线性函数，分类平面是（超）平面。非线性分类器：模型分界面可以是曲面或者是超平面的组合。典型的线性分类器有感知机，LDA（文档主题模型），逻辑斯蒂回归，SVM（线性核）。典型的非线性分类
支持向量机（SVM） 特点： SVM 想要的就是找到各类样本点到超平面的距离最远，也就是找到最大间隔超平面。其有优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，使其常用于数据分类问题（回归问题也可）。 优点: 有严格的数学理论支持，可解释性强，不依靠统计方法，从而简化了通
Support Vector Machine(SVM) 对下图中的数据点进行分类： 要解决的问题： 什么样的决策边界最好？ 特征数据本身若很难分应怎么处理？ 计算复杂度如何？ 决策边界 若将数据点比喻为地雷，则决策边界为选出的离雷区最远的（雷区就是边界上的点，要large margin） 距离的计算 数据标签定义 数据
一、SMO算法 我们回顾一下上一篇文章推出来的公式： 为了和代码对应，我们替换了一下字母。。。 上述式子是一个二次规划问题，我们选用SMO算法来解决。 1.SMO的基本思路 （1）先固定除λi之外的所有参数，然后求λi上的极值 由于存在约束条件，不可以只
SVM的另一种解释 前面已经较为详细地对SVM进行了推导，前面有提到SVM可以利用梯度下降来进行求解，但并未进行详细的解释，本节主要从另一个视角对SVM进行解释，首先先回顾之前有关SVM的有关内容，然后从机器学习的三步走的角度去对SVM进行一个解释。 那么对于传统的机器学习，每个方法最大区
PSO优化SVM做时间序列预测分析，代码内注释详细，直接替换数据就可以使用 YID:2630670791248698哈哈哈哈哈
粒子群优化支持向量机 遗传算法优化支持向量机 网格搜索 遍历法 PSO-SVM GA-SVM 。 用liv-SVM工具箱，选择较好的C和G。 简单容易上手，替换数据即可，有代码解释。 YID:5319664795924391华少zero
基于支持向量机(SVM)的手写字母识别 matlab代码 YID:2860642898456927誩宝
前言 支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM尝试寻找一个最优决策边界，使距离两个类别最近的样本最远。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏
支持向量机是Vapnik等人于1995年首先提出的，它是基于VC维理论和结构风险最小化原则的学习机器。它在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并在一定程度上克服了“维数灾难”和“过学习”等传统困难，再加上它具有坚实的理论基础，简单明了的数学模型，使得支
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合
核函数 对于线性不可分的情况，可以借助核函数构造非线性分类器. 先选定部分标记点(landmarks) 对于一个样本\(x\)，设\(f\)度量样本与标记点的相似度： \[f_1={\mathbf {similarity}}(x,l^{(1)})=\exp(-\frac{\parallel x-l^{(1)}\parallel^2}{2\sigma^2})\\ f_2={\mathbf {similarit
Logistic回归以及softmax回归 问题描述 完成 logistic_regression-exercise.ipnb中的填空 填空一：实现sigmoid的交叉熵损失函数(不使用tf内置的loss 函数) 完成 softmax_regression-exercise.ipnb中的填空 填空一：在__init__构造函数中建立模型所需的参数 填空二：实现softmax
此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 支持向量机 优化目标 我们将逻辑回归中的曲线，变为紫色的线，由一条斜的直线和一条水平直线组成，并将其对应的函数变为\(cost_0(z)\) 和 \(cost_1(z)\) 在逻辑回归中，这个是我们要优化的代价函数，我们按上面所述的更改函数，同时
clear %清除工作空间所有变量 close all %关闭所有figure窗口 clc %清除命令窗口的内容，对工作环境中的全部变量无任何影响 %PCA_SVM包含求标签和PCA过程 %% %1 数据加载 load('data.mat'); %% %2 求标签H samples = 5120; % 明文数 D = textin(1:samples,1); clear te
核支持向量机（SVM）是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。 SVM可以同时用于分类和回归 1、线性模型与非线性特征 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变得更加灵活，就是添加更多的特征（添加输入特征的
首先了解一下SVM是干什么的，SVM用来分类样本的。SVM的目标是寻找到一个最佳的超平面使得（超平面可能有很多，最佳超平面和支持向量之间的间隔最可能大）。划分超平面可以通过线性方程来描述： $$ w^Tx+b = 0 $$ $w=(w_1;w_2;...;w_d)$为法向量，决定了超平面的方向，$b$为位移项，据定了超平面
本文旨在介绍支持向量机（SVM）的基本概念并解释SVM中的一个关键问题： 为什么SVM目标函数中的函数间隔取１？ 一、分类问题 给定N个分属两类的样本，给出一个决策边界使得边界一侧只含一种样本（如下图） 从直观上讲，两种样本集被分开的“间隔”越大表示分类效果越好，如下图中，边界2的效果显然
一、数据 二、代码流程 %% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 导入数据 load BreastTissue_data.mat %% % 1. 随机产生训练集和测试集 n = randperm(size(matrix,1)); %% % 2. 训练集——80个样本 train_matrix = matrix(n(1:80),:); train_label = label(n(1:80),
在构建线性分类器的时候，我们希望找一个决策边界将 positive examples 和 negative examples 较好地分开。对于一个 example, 我们希望分类的时候尽可能 correct (归到正确的一边) and confident (离决策边界尽可能远)。这就是 baby SVM 的 motivation。 在 SVM 中我们不延续之前的
目录 摘 要 1 绪论 1.1 引言 1.2 研究状况 1.3 研究背景和意义 1.4 论文构成及研究内容 摘 要 人脸识别技术是使我们生活中应用越来越广泛的技术，在近年来人脸识别课题研究越来越热门。 本文的基本任务：是对关于帽子的人脸识别系
SVM（support vector machine）支持向量机： 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：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） ，另一方面是因为我只是个程序员，不是搞数学的（主要是因为数学不好。），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
目录 RCNN 的架構 相較於過去其他算法的優點 訓練過程 其他部分 參考文獻 RCNN 的架構 RCNN 架構主要由以下幾個部分組成: 1. 抽取圖像中多個候選區域 這個部份負責從圖像中，找出可能是物件的候選區域 (region propos)RCNN中採用了 selective search 來計算候選區域 2. 抽取候
1决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 三、 能够同时处理数据型
IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。采用三种改进思路：两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。编号:2750656044236748我们都是狗
