基於支援向量機的

支援向量機學習筆記:數學過程及經典Tutorial

支援向量機,聽名字,讓人覺得很奇特,到底什麼是支援向量機,是一種什麼機器???後來上了模式識別課才知道,原來支援向量機就是一個演算法,不是什麼機器,而且歸結起來是一種訊號處理方式,底子還是《現代訊號處理》中內容。 SVM的歷史過程: 早在20世紀60年代,Vapnik就已奠定了統計學習的基本理論 […]

支援向量機SVM 簡要推導過程

SVM 是一塊很大的內容,網上有寫得非常精彩的部落格。這篇部落格目的不是詳細闡述每一個理論和細節,而在於在不丟失重要推導步驟的條件下從巨集觀上把握 SVM 的思路。   1. 問題由來 SVM (支援向量機) 的主要思想是找到幾何間隔最大的超平面對資料進行正確劃分,與一般的線性分類器相比,這樣的超平 […]

支援向量機SVM推導及求解過程

        支援向量機是屬於原創性、非組合的具有明顯直觀幾何意義的分類演算法,具有較高的準確率。         使用SVM演算法的思路:(1)簡單情況,線性可分情況,把問題轉化為一個凸優化問題,可以用拉格朗日乘子法簡化,然後用既有的演算法解決;(2)複雜情況,線性不可分,用核函式將樣本投射到高 […]

支援向量機(SVM)(三)—-核函式及正則化

    上一節最後我們說到我們根據求得的,可求得,,然後求出決策函式,但是我們知道: 是的函式,我們也許不必把帶入上式來求解,我們直接把上式帶入決策函式可有:     假如我們已經求得最優的,在作出預測的時候,我們可以只進行輸入資料x與訓練樣本的內積即可。在轉化為對偶條件的時候,我們知道要滿足KKT […]

支援向量機之線性可分支援向量機(一)

簡介 支援向量機(support vector machines,SVM)是一種二分類分類模型。它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器,間隔最大使得它有別於感知機;支援向量機還包括核技巧,這使得它成為實質上的非線性分類器。 支援向量機的學習策略就是間隔最大化,可形式化為一個求解凸二次規 […]

支援向量機(SVM)——斯坦福CS229機器學習個人總結(三)

鑑於我剛開始學習支援向量機(Support vector machines,簡稱SVM)時的一臉懵逼,我認為有必要先給出一些SVM的定義。 下面是一個最簡單的SVM: 圖一 分類演算法:支援向量機(SVM)是一個分類演算法(機器學習中經常把演算法稱為一個“機器”),它的目標是找到圖中實線所表示的決策 […]

支援向量機(SVM)演算法的matlab的實現

支援向量機(SVM)的matlab的實現 支援向量機是一種分類演算法之一,matlab中也有相應的函式來對其進行求解;下面貼一個小例子,這個例子來源於我們實際的專案。 clc; clear; N=10; %下面的資料是我們實際專案中的訓練樣例(樣例中有8個屬性) correctData=[0,0.2 […]