机器学习基石--学习笔记02--Hard Dual SVM
背景 上一篇文章总结了linear hard SVM，解法很直观，直接从SVM的定义出发，经过等价变换，转成QP问题求解。这一讲，从另一个角度描述hard SVM的解法，不那么直观，但是可以避免feature转换时的数据计算，这样就可以利用一些很高纬度（甚至是无限维度）的feature转换，得到一些更精细的解。 拉格朗日乘子式 首先，回顾一下SVM问题的定义，如下： 线性约束很烦，不...
机器学习基石--学习笔记01--linear hard SVM
背景 支持向量机（SVM）背后的数学知识比较复杂，之前尝试过在网上搜索一些资料自学，但是效果不佳。所以，在我的数据挖掘工具箱中，一直不会使用SVM这个利器。最近，台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理，所以机会难得，一定要好好把握这次机会，将SVM背后的原理梳理清楚并记录下来。这篇文章总结第一讲linear hard SVM的相关内容。 &n...
机器学习技法--学习笔记04--Soft SVM
背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本，必须要求每个点都被正确的区分开。但是，实际情况时很少出现这种情况的，因为噪声数据时无法避免的。所以，需要在hard SVM上添加容错机制，使得可以容忍少量噪声数据。 "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化，在目标函数添加错误累加项，然后加一个系数，控制对错误的容忍度，并且在约束中添加错误容忍度的约束，形式如下： ...
机器学习之深入理解SVM
在浏览本篇博客之前，最好先查看一下我写的另一篇文章机器学习之初识SVM（点击可查阅哦），这样可以更好地为了结以下内容做铺垫！ 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性...
机器学习之初识SVM
本文转载自知乎问题 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik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。 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，Accur...
机器学习——支持向量机SVM在R中的实现
支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。继续阅读本文，你将学习到支持向量机如何工作，以及如何利用R语言实现支持向量机。 支持向量机如何工作？ 简单介绍下支持向量机是做什么的： 假设你的数据点分为两类，支持向量机试图寻找最优的一条线（超平面），使得离这条线最近的点与其他类中的点的距离最大。有些时候，一个...
机器学习之旅---SVM分类器
本次内容主要讲解什么是支持向量，SVM分类是如何推导的，最小序列SMO算法部分推导。 最后给出线性和非线性2分类问题的smo算法matlab实现代码。 一、什么是支持向量机(Support Vector Machine) 本节内容部分翻译Opencv教程： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduc...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(3)—核函数
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 前面我们提到的数据集都是线性可分的，这样我们可以用SMO等方法找到支持向量的集合。然而当我们遇到线性不可分的数据集时候，是不是svm就不起作用了呢？这里用到了一种方法叫做核函数，它将低维度的数据转换成高纬度的从而实现线性可分。 可能...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(2)—简化版SMO算法
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 通过上一节我们通过引入拉格朗日乗子得到支持向量机变形公式。详细变法可以参考这位大神的博客——地址 参照拉格朗日公式F(x1,x2,...λ)=f(x1,x2,...)-λg(x1,x2...)。我们把上面的式子变型为： 约束条件就变成...
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(1)—理论知识介绍
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 强烈推荐阅读（http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html） 支持向量机SVM（support vector ...
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