推荐学习-------【机器学习】搞懂支持向量机(SVM)的三个问题 [问题点数:50分]

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支持向量机(SVM)入门理解与推导
一、简介 <em>支持向量机</em>(support vector machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划<em>问题</em>来求解。由简至繁的模型包括: 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,<em>学习</em>一个线性可分<em>支持向量机</em>; 当训练样本近似线性可分时,通过软间隔最大化,<em>学习</em>一个线性<em>支持向量机</em>; 当训练样本线性不可分时,通过核技巧和软间隔...
【机器学习】一看就懂的教程:支持向量机SVM
<em>支持向量机</em>SVM的翻译为Support Vector Machine,但是实际上跟machine机器没有什么关系,只是起了个这个名字。SVM是1963年提出了,提出之后就得到了非常广泛的应用,因为它是做监督分类的一个非常好的手段。搓搓手一起来<em>学习</em>吧~~ 好的分割线 什么才是好的分割线?如果是下面这样的样本集合那么答案很简单,“/”这样的一条线就是最好的分割线 那么如果现在给你的是这样的一个数据集...
机器学习SVM(支持向量机)实验报告(带源代码)
完整的实现了机器<em>学习</em>算法——<em>支持向量机</em>(SVM),同时通过交叉验证求解最优C值
支持向量机(SVM)
该系列课程通俗易懂,包括机器<em>学习</em>经典算法的数学原理推导与实例讲解,使用Python作为核心武器进行案例应用实战。
支持向量机
SVM(<em>支持向量机</em>)详细内容,从<em>三个</em>层面理解SVM以及在机器<em>学习</em>中的使用。
基于Python的SVM解决异或问题
基于Python的<em>支持向量机</em>解决异或<em>问题</em>,值得注意的是,标签数据中的-1代表0,具体为什么用-1代表0,看一下<em>支持向量机</em>的理论知识就可以了。
SVM二分类的MATLAB实现
是基于课程SVM原理内容写的SVM的底层实现,包括线性的和非线性采用核函数的。初学者,比较。。。
支持向量机(SVM) - (一)
<em>支持向量机</em>(SVM) 针对SVM这个概念,先问几个<em>问题</em>,再一一回答。 什么是SVM?为什么叫SVM? SVM的原理是什么? SVM有什么好? SVM 要怎么用? 我只有能把学到的知识概念,自己再讲解一遍,才能算是初步的学会了。 ...
【机器学习支持向量机SVM及实例应用
【机器<em>学习</em>】<em>支持向量机</em>1.分类超平面与最大间隔       上图是一个关于机器<em>学习</em>算法的时间线来自于Eren Golge。可以看出SVM旺盛的生命力。实际上,即使是深度<em>学习</em>非常火热的今天,SVM依然盛行。在一些小样本分类<em>问题</em>上,SVM表现非常好,用深度<em>学习</em>模型可能反而会使<em>问题</em>变得更复杂。    下面开始介绍SVM--<em>支持向量机</em>。1.分类超平面与最大间隔    给定训练样本集 D ={ (X1 ,Y...
支持向量机(SVM)从入门到放弃再到掌握
朋友,你通过各种不同的途经初次接触<em>支持向量机</em>(SVM)的时候,是不是会觉得这个东西耳熟能详,感觉大家都会,却唯独自己很难理解? 每一次你的老板或者同仁让你讲解SVM的时候,你觉得你看过这么多资料,使用过这么多次,讲解应该没有<em>问题</em>,但偏偏在分享的时候结结巴巴,漏洞百出? 每一次机器<em>学习</em>相关的面试在问到<em>支持向量机</em>(SVM)的时候,尽管你觉得你都准备好了,可是一次又一次败下阵来,以至于觉得问那些<em>问题</em>...
SVM支持向量机入门及数学原理
SVM<em>支持向量机</em> 一、简介 <em>支持向量机</em>(support vector machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划<em>问题</em>来求解。由简至繁的模型包括: 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,<em>学习</em>一个线性可分<em>支持向量机</em>; 当训练样本近似线性可分时,通过软间隔最大化,<em>学习</em>一个线性<em>支持向量机</em>; 当训练样本线性不可...
支持向量机(SVM)初探
一、SVM推导(包括最初分类函数、最大化margin、拉格朗日) 二、对偶<em>问题</em>求极值 1) 、当所有约束条件都满足时,则有2式等于1/2||w||^2,亦即最初要最小化的量。 在要求约束条件得到满足的情况下最小化1/2||w||^2,实际上等价于直接最小化2式,如3式; 2)、 这里用P*表示这个<em>问题</em>的最优值,且和最初的<em>问题</em>是等价的。如果直接求解,那么一上来便得面对w和b两个参数,...
支持向量机实战代码(全)
机器<em>学习</em>实战<em>支持向量机</em>代码,分为简易SMO,完整SMO,引入核函数SMO,以及实战利用其做手写字体的识别。 完整的代码需要数学理论作为依托,请关注我的<em>学习</em>文档,有完整的理论证明,供大家参考。
支持向量机与多核算法
<em>学习</em>多核与<em>支持向量机</em>,在数据处理,数据融合,故障诊断方面
支持向量机SVM
SVM <em>支持向量机</em> 自然语言处理 机器<em>学习</em>,写的很详细的课件,适合<em>学习</em>
OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序
OpenCV机器<em>学习</em>SVM<em>支持向量机</em>的分类程序,便于SVM的<em>学习</em>和理解
基于支持向量机(SVM)的乳腺癌诊断
<em>支持向量机</em>SVM是一种新的机器<em>学习</em>方法,其基础是统计学理论。模型泛化能力强;进行非线性分类时通过高维空间变换。
SVM分类算法代码及实验报告
压缩包中包括SVM分类算法的实现代码、测试数据以及实验报告
机器学习 SVM(下)
机器<em>学习</em> <em>支持向量机</em>SVM(下)电子版课件
简单SVM支持向量机Python代码
SVM<em>支持向量机</em>Python代码,更改训练数据集和测试数据集可用
SVM入门.docx
SVM,<em>支持向量机</em>,机器<em>学习</em>类。入门书籍。
机器学习 SVM(上)
机器<em>学习</em> <em>支持向量机</em>SVM(上)电子版课件
libsvm简易入门
<em>支持向量机</em> SVM lib<em>svm</em> 机器<em>学习</em> 模式识别 教材
支持向量机进行预测(SVM)Matlab版
使用<em>支持向量机</em>进行预测。调用示例: in=load('testData.txt'); SVM(in(:,2:12),in(:,1),3)
用SVM做特征选择
<em>支持向量机</em>是一个性能比较好的分类器,但直接用于做分类不一定能得到好的性能,但若能结合好的特征选择算法分类性能会大大提高,本程序就是结合我们实验室提出的特征选择方法再加上SVM 得到好的结果
SVM增量式学习的自适应与优化的MATLAB代码
基于<em>支持向量机</em>的自适应与优化,包含论文SVM Incremental Learning Adaptation and Optimization - Diehl and Cauwenberghs - 2003的文章和源代码
支持向量机SVM求解鸢尾花分类问题(SVM_iris_(rbf_poly_linear))
<em>支持向量机</em>SVM求解鸢尾花分类<em>问题</em>,分别用rbf、poly、linear核函数求解
SVM PPT 支持向量机介绍ppt 偏理论 从零到搞懂
SVM PPT <em>支持向量机</em>介绍ppt 偏理论 从零到<em>搞懂</em>,配合我的代码更好。
用MATLAB实现基于支持向量机的垃圾邮件分类
用MATLAB实现基于<em>支持向量机</em>的垃圾邮件分类
SVM(支持向量机)实现数据的三分类
SVM(<em>支持向量机</em>)是模式识别和机器<em>学习</em>中的重要的数据分类的方法.本代码可以实现三分类.
使用支持向量机(SVM) 算法进行模式识别实战
Python 在机器<em>学习</em>领域应用是非常广泛的,比如,我们可以使用机器<em>学习</em>进行验证码识别,使用机器<em>学习</em>实现计算机视觉项目,或者,我们也可以使用机器<em>学习</em>技术实现网页分类、文本挖掘、情感分析等等各种各样的事情。机器<em>学习</em>的重点在于算法,而算法的<em>学习</em>相对来说是比较枯燥的,所以,只有在<em>学习</em>的时候让算法跟实例结合,才能够让算法的<em>学习</em>变得不枯燥,并且也才能够更好的将理论运用与实践。
多种核函数的SVM分类器matlab程序
该代码包括了SVM的多核核函数的分类实现和可视化展示。
SVM支持向量机
SVM<em>支持向量机</em>,在机器<em>学习</em>领域,<em>支持向量机</em>SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的<em>学习</em>模型,通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。
coursera斯坦福机器学习公开课支持向量机作业(垃圾邮件分类)
简单的SVM分类程序,并用高斯核SVM进行垃圾邮件分类,已通过submission,供大家<em>学习</em>参考
svm支持向量机)与nbc(朴素贝叶斯)算法比较
<em>支持向量机</em> 朴素贝叶斯 matlab代码 含说明文档 有测试数据 可以直接运行
遗传算法优化支持向量机GASVM
遗传算法优化<em>支持向量机</em>GASVM matlab代码 GA/SVM 程序包含<em>三个</em>文件: 1。MainGA12.m 2。selectGA12.m 3。<em>svm</em>c12.m MainGA12.m是主文件,其余两个是被调用文件。 MainGA12.m里主要设置有关参数。
svm多分类matlab程序
<em>svm</em>多分类matlab程序,包括一对一、一对余等二叉树分类算法
SVM(支持向量机)python代码
这是经过多次的改良的代码集合,其中添加了很多的标记和自我的理解。
支持向量机SVM和核函数的matlab程序代码--完整
<em>支持向量机</em>SVM和核函数的matlab程序代码--完整,调试过的有效的程序
基于支持向量机libsvm的回归预测分析
基于基于<em>支持向量机</em>lib<em>svm</em>的回归预测分析拟合模型,利用数据做预测,数据代码都在压缩包里。
SVM_SteveGunn
<em>支持向量机</em>SVM很好的<em>学习</em>资料,SteveGunn的源代码,可以在此基础上进行自己的修改,初学者必备。吐血<em>推荐</em>
支持向量机(SVM)——人脸识别
python3代码,调用SVM实现人脸识别,并根据python2.7代码,进行勘误。
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集
<em>支持向量机</em>SVM和核函数的matlab程序集 <em>支持向量机</em>SVM和核函数的matlab程序集
java实现SVM支持向量机算法
通过java语言实现SVM<em>支持向量机</em>算法
支持向量机SVM python源代码
<em>支持向量机</em>SVM python源代码 亲测可在pycharm用,可以用于统计<em>学习</em>方法的课后练习使用
基于支持向量机的乳腺癌辅助诊断
采用<em>支持向量机</em>、K一近邻法(K—Nearest Neighbor,K—NN)、概率神经网络(Probabilistie Neural Network,PNN),结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据诊断乳腺癌。结果表明:当使用 SigIIloid核函数时,SVM通过5次交叉验证的最佳平均分类准确率达到了96.24%,优于K—NN (95.37%),PNN(95.09%)等分类器,表明该方法有望成为一种实用的乳腺癌临床辅助诊断工具
支持向量机(数学建模)
第三十一章 <em>支持向量机</em>(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik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<em>学习</em><em>问题</em>中。 在机器<em>学习</em>中,<em>支持向量机</em>(SVM,还支持矢量网络)是与相关的<em>学习</em>算法有关的监督<em>学习</em>模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。
支持向量机分类器(svm
模式识别方面必备的分类器之一,尤其在人脸识别经常会用到的分类器。
SVM支持向量机算法的详细推导(详细到每个步骤_值得推荐).pdf
SVM<em>支持向量机</em>算法的详细推导(详细到每个步骤_值得<em>推荐</em>)
基于SVM的matlab车牌识别
本文档里边还有基于SVM的matlab车牌识别代码,论文,其中分为两个版本,一个为简易版,一个为大数据版,代码详细有解析,可直接使用
支持向量机进行预测(SVM)Matlab版.rar
基于matlab的<em>svm</em>预测 代码
SVM分类与回归的matlab代码
<em>svm</em>分类与回归的matlab代码
多核支持向量机
<em>支持向量机</em>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。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。它是一种监督式<em>学习</em>的方法,广泛应用于统计分类以及回归分析中。
从零推导支持向量机(SVM)
这是关于:<em>支持向量机</em>的基础内容-从零推导<em>支持向量机</em>(SVM)
支持向量机用于肌电信号模式识别的程序matlab
初步了解<em>支持向量机</em>,<em>支持向量机</em>的入门程序,和用于肌电信号模式识别的入门程序。
支持向量机(SVM)matlab代码
<em>支持向量机</em>(SVM)matlab代码,用于二分类<em>问题</em>的模板。
用C++实现的支持向量机(SVM)源程序
用C++实现的<em>支持向量机</em>(SVM)源码,简单易学,有详细的注释,适合初学者的<em>学习</em>。
基于SVM(支持向量机) 的人脸识别 matlab 代码
基于SVM(<em>支持向量机</em>) 的人脸识别 matlab 代码 基于SVM(<em>支持向量机</em>) 的人脸识别 matlab 代码
matlab支持向量机SVM完整工具包
matlab中实现<em>支持向量机</em>SVM完整工具包,可直接导入使用!
excel的SVM模型工具
excel的<em>svm</em>模型工具安装包,可直接安装执行,按照说明使用时可在excel内进行多种聚类、分类处理,方便快捷。
多分类SVM的Matlab实现
内含lib<em>svm</em>工具箱、SVMs的示例程序(含代码和实例数据)、SVR的示例程序(含代码和实例数据)
支持向量机SVM简介
<em>支持向量机</em>(Support Vector Machine)简称SVM,自从Cortes 和 Vapink提出以来,SVM在机器<em>学习</em>领域的很广泛的应用,SVM产长处理高维尤其是文本<em>问题</em>以及小样本<em>问题</em>,.在本文中,将主要介绍<em>支持向量机</em>的相关理论,以及利用<em>支持向量机</em>处理分类和回归的<em>问题</em>的过程。
SVM的基本原理以及有关的信息网站
详细的介绍了关于SVM的基本原理,以及有关SVM的基础知识点!包括:基本原理,lib<em>svm</em>,推广能力,statistic theory,从机器<em>学习</em>到<em>支持向量机</em>,<em>支持向量机</em>原理,算法等有用的信息。
SVM 支持向量机综述
<em>支持向量机</em> <em>支持向量机</em> <em>支持向量机</em> <em>支持向量机</em> SVM
MATLAB实现支持向量机的图像分类(含完整程序文件与图片集文件)
利用MATLAB编写的程序,利用<em>支持向量机</em>完成对图片的多分类任务,包含完整程序文件与图片集文件。程序在MATLAB R2016b中调试通过,具体实现细节可参考本人博客。
PSO-SVM 粒子算法优化支持向量机MATLAB代码
用粒子群算法优化<em>支持向量机</em>的matlab程序,用于对股价、经济的预测作用,优化后预测精确
很好的svm资料 适合研究人员
很好的<em>svm</em>资料 <em>支持向量机</em>很好的<em>svm</em>资料 <em>支持向量机</em>很好的<em>svm</em>资料 <em>支持向量机</em>
SVM支持向量机代码解释
SVM<em>支持向量机</em>,预测分类 回归,<em>支持向量机</em>(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik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<em>学习</em><em>问题</em>中。 在机器<em>学习</em>中,<em>支持向量机</em>(SVM,还支持矢量网络)是与相关的<em>学习</em>算法有关的监督<em>学习</em>模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。
支持向量机svm
<em>支持向量机</em><em>svm</em>,<em>支持向量机</em><em>svm</em>数据生成工具
USCB机器学习课件全集(11讲)
来自ucsb的机器<em>学习</em>课件,非常全面,包含<em>支持向量机</em>SVM、贝叶斯、相似<em>学习</em>、概念<em>学习</em>、决策树等内容,值得一看
多输出支持向量机(multioutput svm)
传统的SVM模型只能实现单输出,即输入多个特征,返回单一的特征。此代码实现输入多个特征输出多个特征。即多输入多输出SVM模型。
基于MATLAB的支持向量机(SVM)在量化投资中的应用
这是自己做的ppt,根据量化投资的课本,做的课件
参加JavaScript面试,必须搞懂问题推荐
参加JavaScript面试,必须<em>搞懂</em>的<em>问题</em>(<em>推荐</em>)
svm实现代码java代码
javajava实现的<em>svm</em>,便于<em>svm</em>机器<em>学习</em>的人使用;<em>支持向量机</em>(<em>svm</em>)是一种常见的算法,但在工业现场中,我们不可能把实验室的笔记本带入现场进行算法测试,因此有必要做一套实时的测量预测系统,这里通过socket通信来仿照实时的产生数据进行了模拟,实现了java实时处理数据的能力
SVM图像分割matlab
matlab源程序,基于<em>svm</em>的图像分割,类似抠图显示,主要根据颜色对比明显实现,另外运行此程序可能还需要下载<em>svm</em>lib,然后set path... 资源包里还包含图片,效果演示文档,源代码极其注释。
SVM(支持向量机)入门 (深入浅出讲解原理)
深入浅出讲解SVM的原理和应用,有点类似于傻瓜式的教学方法,个人觉得很有帮助。 SVM入门(一)SVM的八股简介 SVM入门(二)线性分类器Part 1 SVM入门(三)线性分类器Part 2 SVM入门(四)线性分类器的求解——<em>问题</em>的描述Part1 SVM入门(五)线性分类器的求解——<em>问题</em>的描述Part2 SVM入门(六)线性分类器的求解——<em>问题</em>的转化,直观角度 SVM入门(七)为何需要核函数 SVM入门(八)松弛变量。 SVM入门(九)松弛变量(续)。 SVM入门(十)将SVM用于多类分类。
svm在GPU上实现
LMS算法的实现过程。讲述了在Gpu下利用LMS算法的一个程序运用。
SVM理论学习原理
很好的<em>svm</em>理论<em>学习</em>资料~有利于<em>学习</em><em>支持向量机</em>。
matlab支持向量机分类实例(十分详细)附数据
matlab<em>支持向量机</em>分类实例(十分详细)附数据
回归方法和机器学习方法以及R代码实现
R语言回归方法和机器<em>学习</em>方法的讲解,课件是pdf形式 R代码-机器<em>学习</em>方法包括决策树、随机森林、<em>svm</em>、神经网络、boosting、bagging以及各种回归方法 其中包含一些数据及例子以供参考。
SVM算法,包括线性和非线性分类
SVM算法,包括线性和非线性分类,是模式别别中的典型算法和应用
R语言实现SVM预测的代码
R语言实现SVM预测的代码,简单但是亲测可用。(下载后用记事本打开即可) library(xlsx) library(e1071) #———— 1、加载数据 #训练集 #预测集 #———— 2、数据整理 #建立模型 #预测
纯C语言写的支持向量机源码
纯C语言写的<em>支持向量机</em>代码,代码完整,可以为初学者,参考<em>学习</em>
用kmeans得到二值分割后,再用svm进行图像分割
一个简单的利用灰度信息做分割的<em>svm</em>代码,自己在研究生<em>学习</em>中琢磨出来的
机器学习数学基础
Mathematics for Machine Learning" 机器<em>学习</em>中的数学知识,深入浅出地介绍了常见的机器<em>学习</em>方法和其应用,比如主成分分析(PCA),线性判别分析,贝叶斯线性回归和<em>支持向量机</em>(SVM)等,是<em>学习</em>机器<em>学习</em>的比较不错的讲义。
SVM分类器(IDL)
这是一个实现SVM分类的代码,基于Linux操作系统的
SVM各类相关论文及综述
SVM各类相关论文及综述 可以帮助初学者了解SVM 还包括了一个人脸检测的例子代码Vc++ 帮助理解SVM
SVM预测风速程序
采用<em>支持向量机</em>预测风速的MATLAB程序,将该程序放至SVM工具箱中才可运行。
支持向量机matlab程序实现
<em>支持向量机</em>matlab程序实现、<em>支持向量机</em>matlab程序实现、
支持向量机SVM测试程序
SVM<em>支持向量机</em>VS2015+OpenCV2.4.13测试程序。其中分<em>三个</em>部分1、线性可分下测试程序;2、线性不可分下测试程序;3、多个类别的SVM测试程序。内涵详细注释和源码解析,方便<em>学习</em>
葡萄酒支持向量机SVM分类
采用<em>支持向量机</em>SVM分类葡萄酒,完整代码,无错误,下载即可运行。
支持向量机分类程序
<em>支持向量机</em>分类matlab程序,适用于<em>svm</em><em>学习</em>和仿真。
支持向量机初学者宝典
SVM,无基础<em>学习</em>。<em>支持向量机</em>初学者宝典。
车钻铣切削用量估算器下载
我在此网站也看到这个东东,不过缺个文件打不开,我这个完全可以用。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sp168331/2154878?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sp168331/2154878?utm_source=bbsseo[/url]
保险公司多元化经营的风险控制研究下载
自我国1979年恢复保险业务以来,经过二十多年的发展,保险 业取得了迅猛的发展。1980年以来,我国保险业保费收入以年均34% 的速度高速增长。保险公司的数量也由1980年的1家发展到了2005 年底的93家。自从2001年12月11日,我国加入世贸组织后,经过 三年的过渡期,已经基本对外资保险公司开放。在全球金融业多元化 的大背景下,目前国内保险公司纷纷走集团化的多元化经营战略,其 中成立的保险集团公司有:中国人保控股公司、中国人寿集团、中国 保险控股公司,中国再保险集团公司、中国太平洋保险集团和中国平 安保险集团。 由于保险公司进行多元化的经营在我国是近几年才出现的新事 物,新组建的保险集 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ganggangluo/2163162?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ganggangluo/2163162?utm_source=bbsseo[/url]
aws.exe绿色 无毒版下载
现在如果要想在线发布asp网站,一般情况下都会在本机上安装iis文件,这种情况下都会出现这么几种情况,一是http500错误,二是禁止访问文件等等。利用aws.exe文件,无需要安装iis文件,只要解压到网站的同一目录下,然后再运行。再在浏览器地址里输入:http://127.0.0.1就可以浏览网站了。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wangdoubleyan/2318405?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wangdoubleyan/2318405?utm_source=bbsseo[/url]
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