机器学习, svm [问题点数:50分]

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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<em>机器学习</em>之初识SVM,这样可以更好地为了结一下内容做铺垫!
机器学习:SVM学习笔记
<em>机器学习</em>:SVM学习笔记            <em>svm</em>理论在很早以前就有所接触,只不过感觉掌握不是很透彻,今儿上课老师讲了一次,就重新回顾一下。                 早在<em>svm</em>之前,算法的提出都是基于vc维的泛化理论。在增加了vc维的,提升了模型的复杂度,减小了model的泛化能力。为了增强泛化能力,,添加了对权重的惩罚因子,减小了过拟合.但是<em>svm</em>的目标函数
机器学习(支持向量机-SVM)
一、深度学习的一般框架: 训练集->提取特征向量->结合一定算法(分类器:比如决策树,KNN)->得到结果二、向量机的概念: 如图所示,就是一个二维几何空间中的分类。中间那条直线就是这个分类的超平面。我们不难发现,用来确定这条直线其实只需要两条虚线上的三个点就够了,其他距离很远的点,虽然是训练样本,但是因为特征太明显,不会引起歧义,也对我们分类的超平面的确定意义并不大。所以只要找到最靠近分类
机器学习面试之有必要手推SVM
SVM的数学问题求解上篇文章中,我们将SVM转化成了如下的最优化问题:<em>svm</em>s.t.<em>svm</em>2这里,我们再做一个小小的转化,将求最大值转化成求最小值,因为总的来说,我们对求最小值的问题更加熟悉一点,转化后是这个样子:<em>svm</em>标准数学形式这个问题的求解,数学家们已经给出了完美的办法。就是拉格朗日对偶法,但是要彻底讲清楚这个方法涉及到很多数学知识,如果粗略讲讲,忽略那些数学知识,就容易造成理解上的困惑。所
系统学习机器学习之SVM(一)
原文引自: http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 此处,我做下补充。 一、线性分类器: 首先给出一个非常非常简单的分类问题(线性可分),我们要用一条直线,将下图中黑色的点和白色的点分开,很显然,图上的这条直线就是我们要求的直线之一(可以有无数条这样的直线) 假如说,我们令黑色的点 = -1, 白色的
机器学习实战【5】(SVM-支持向量机)
本博客记录《<em>机器学习</em>实战》(MachineLearningInAction)的学习过程,包括算法介绍和python实现。 SVM(支持向量机)SVM是一种分类算法,通过对训练集数据的分析找到最好的分隔平面,然后用该平面对新数据进行分类。本篇文章介绍SVM的总体思路,通过一些数学推导把初始问题不断简化,最后转化为一个比较简单的二次优化问题。限于篇幅,将在下一篇文章中介绍解决这个问题的SMO算法。线性二
机器学习实战》(六)—— SVM(SMO算法)
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77170119 关于SVM的讲解可以参阅《<em>机器学习</em>技法》的相关笔记:http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76572743SMO算法实现# -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * # 加载数据 def
(点云)机器学习之SVM
SVM:分类器我是在PCL里面用到的。 用的方法很简单,也是先进行训练,然后得到rdf文件,最后拿rdf文件和需要分类的数据进行分类。  SVM是个二类分类器,线性的,即使是有多个类,比如说1 2 3 4 5 6  六个类,仍然是 1 是一类,其他是一类。 所以SVM适合小样本数据,理论比较完善。 SVM的核函数要选好。  对于SVM的入门可以看这个: https://www.zhih
机器学习算法总结--SVM
简介 SVM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,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来,其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的。
Python3《机器学习实战》学习笔记(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM
说来惭愧,断更快半个月了,本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少,推导耗费了很多时间,同时身边的事情也不少,忙了许久。本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的,对于什么是SVM做出了生动的阐述,同时也进行了线性SVM的理论推导,以及最后的编程实践,公式较多,还需静下心来一点一点推导。
机器学习实战》SVM支持向量机详细笔记
最近在研读《<em>机器学习</em>实战》这本书,发现支持向量机这一章理论部分比较少,不太好理解。针对SVM,虽然有很多Python的库可以调用,但是在理论方面还是需要好好研究一下的。基本概念 超平面:分类的决策边界 支持向量:离分割超平面最近的那些点 间隔(margin):支持向量到分割超平面的距离 目标:最大化间隔 优化目标为了最大化支持向量到分隔面的距离(找到最小间隔的数据点,即支持向量,然后对该间隔最大化)
基于SVM的数字识别技术研究_申勇
基于SVM的数字识别技术研究,<em>机器学习</em>的SVM算法深入研究.基于SVM的数字识别技术研究,<em>机器学习</em>的SVM算法深入研究
机器学习课程个人期末报告——基于SVM的人脸表情识别
问题描述       根据面部表情显示的情绪对人物图像进行分类。数据集       有 35887 张人脸灰度图像的数据,每张图像分辨率48*48,像素点数据存放在csv文件中,图像的表情由数字0~6表示(0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral)。少量数据的可视化处理:      将csv文件中pixels...
机器学习SVM--基于手写字体识别
手写字体optdigits识别:每一行代表一个手写字体图像,最大值为16,大小64,然后最后一列为该图片的标签值。import numpy as np from sklearn import <em>svm</em> import matplotlib.colors import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.metrics ...
机器学习实战----初识支持向量机(SVM)
一 什么是支持向量机       SVM - Support Vector Machine。支持向量机,其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器,可以理解为分类器。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问题的求解。二 基本概念1 间隔给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),……,(xm...
OPENCV中SVM机器学习功能的简单示例
SVM支持向量机,<em>机器学习</em>,示例程序。
机器学习——支持向量机(SVM)
本文主要参考吴恩达《<em>机器学习</em>》课程,以及网上各个大牛们的博文。 支持向量机,是一种对线性和非线性数据进行分类的方法。它按以下方法工作:使用一种非线性映射,把原训练数据映射到较高的维上,在新的维上,它搜索最佳分离超平面。使用到足够高维上的、合适的非线性映射,两个类的数据总可以被超平面分开。与其他模型相比,支持向量机不太容易过拟合。 下面按照吴恩达《<em>机器学习</em>》的讲义顺序进行讲解。 1 间隔(
机器学习svm---车牌识别
目标团队 承接嵌入式linux软硬件开发、机器视觉 图像处理、网络流等项目微信号:hgz1173136060本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器, 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果。一、简单介绍与opencv的使用什么是支持向量机(SVM)?支持向量机 (SVM) 是一个类分类器,正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空...
机器学习总结(三):SVM支持向量机(面试必考)
基本思想:试图寻找一个超平面来对样本分割,把样本中的正例和反例用超平面分开,并尽可能的使正例和反例之间的间隔最大。 算法推导过程: (1)代价函数:假设正类样本y =wTx+ b>=+1,负类样本y =wTx+ b1右边,负类样本位于H2左边,所以原始的代价函数就为: 函数间隔(functional margin): 几何间隔(geometric margi
机器学习面笔试-SVM篇
1.SVM的基本思想: 间隔最大化来得到最优分离超平面。方法是将这个问题形式化为一个凸二次规划问题,还可以等价位一个正则化的合页损失最小化问题。SVM又有硬间隔最大化和软间隔SVM两种。这时首先要考虑的是如何定义间隔,这就引出了函数间隔和几何间隔的概念(这里只说思路),我们选择了几何间隔作为距离评定标准(为什么要这样,怎么求出来的要知道),我们希望能够最大化与超平面之间的几何间隔x,同时要求所有...
机器学习实战之基于svm的手写汉字识别代码
<em>机器学习</em>实战之基于<em>svm</em>的手写数组识别代码 首先介绍一下我们用到的数据,我们有3000张关于10个汉字图片,每个字约300张。图片下载地址在下面。 具体过程 1、读取图像数据,统一尺寸为1414,转化3通道的RGB图片为一通道的灰度图,并将8位256色的图片转化为4位16色的图片,再将二维1414数组拉伸为一维196的。读取全部图片和标签放入数组中,打乱数组。 2、划分数据集,5/6为测试集,1/...
机器学习:支持向量机SVM原理与理解
引言 ——“举牌子:Support Vector Machines ” 一直在犹豫要不要写SVM,因为网上已经有很多详细的SVM原理的解释甚至详细推导,而这东西又庞大复杂,想了解的话直接可以参考。说实话,SVM确实到现在也不是说很懂,感觉最恐怖的是对偶问题后的KKT推导、Mercer定理以及最后的参数求解。随便拿出来一个都是及其晦涩的数学问题。无奈水平不行,只能囫囵吞枣。 之所以决定要敲一下...
机器学习之支持向量机(SVM)
支持向量机算法在深度学习没有火起来的2012年前,在<em>机器学习</em>算法中可谓是霸主地位,其思想是在二分类或者多分类任务中,将类别分开的超平面可能有很多种,那么哪一种的分类效果是最好的呢?这里引入了支撑向量的概念,我们总可以在几个类别的分界面处找到类别的一些样本点,以这些样本点的中垂线为平面的这个分界面可以使得类别中的点都离分界面足够远,那么这个平面就是最理想的分割超平面
机器学习:支持向量机(SVM)
1. 理论 概述:利用训练集在特征空间中求出一个分类超平面(w,b)把样本切割开,依靠该超平面对新样本进行分类。如果训练集在当前的特征空间中无法分割,则用核技术的映射函数把原特征空间映射到高纬或者无穷维空间再切割。 基本概念:超平面:用(w,b)表示, w1*x1 + w2*x2 +...+ wn*xn = 0 表示在特征空间中的一个平面。需要注意的是,一个平面可以对应多个(w,b)。 函数距离(间
机器学习】今天想跟大家聊聊SVM
作者:甄冉冉 来源:深度学习自然语言处理 一、Motivation 之前我在自己的简书上写过SVM,可是当时写的只是皮毛(主要是现在忘了O.O),那么现在想再次拾起的原因是什么呢? 8.2-8.4号在听SMP会议的时候,发现SVM其实还是很常用的(在其他的计算机相关领域)。 在论文中数据的baseline中,基本很多都是SVM做基线。 我觉得未来算法的趋势应该是深度学习方法+传统的机器学...
机器学习实战之SVM
1 算法概述 典型传统的SVM跟Logistic一样也是一个二分类问题,就是训练一个决策面,使数据最大程度的分布在决策面两侧。如下图所示: 中间的那条线就是一个决策面。使得图中O数据集与×数据集分布在决策面两侧。 上图中的函数可以写成,对于位于线上的点,y=0,位于线上方的点,属于1类,此时y>0,位于线下方的点,属于-1类,此时y<0。对于一个点集分类,当决策面里数据点越远,也就是
机器学习——svm支持向量机的原理
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种<em>机器学习</em>方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。
支持向量机(SVM)——斯坦福CS229机器学习个人总结(三)
鉴于我刚开始学习支持向量机(Support vector machines,简称SVM)时的一脸懵逼,我认为有必要先给出一些SVM的定义。 下面是一个最简单的SVM: 图一 分类算法:支持向量机(SVM)是一个分类算法(<em>机器学习</em>中经常把算法称为一个“机器”),它的目标是找到图中实线所表示的决策边界,也称为超平面(Hyperplane) 支持向量(Support vectors):支持向
机器学习岗位面试问题汇总 之 SVM
自己结合网络、书本内容总结,欢迎指正欢迎补充。更新日期:20170607—版本11.简述SVM 二分类模型、更严格优化条件—>更好分界线,低维—->高维,间隔最大的分割平面,不太容易过拟合(2个原因),多层感知机(sigmoid核),3种分类,2种求解方法2.SVM的主要特点 (1)非线性映射-理论基础 (2)最大化分类边界-方法核心 (3)支持向量-计算结果 (4)小样本学习方法 (5)最终的
机器学习实战(6):SVM-SMO-核函数 手写识别
SVM判断模型只与支持向量有关: # coding=utf-8 #Created on Nov 4, 2010 #Chapter 5 source file for Machine Learing in Action #@author: Peter ##########简单的SMO程序####################################################
吴恩达机器学习作业Python实现(六):SVM支持向量机
1 Support Vector Machines 1.1 Example Dataset 1 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat from s...
OpenCV中SVM机器学习的入门实例
本人正在学习OpenCV中的<em>机器学习</em>模块,在网上查阅了大量资料后,选择了较为简单的入门实例,便于理解<em>机器学习</em>模型训练和用训练好的模型进行预测的实现过程。实例是通过身高和体重来预测人的性别,利用OpenCV中的SVM<em>机器学习</em>模型来实现。代码整理如下: #include &amp;lt;opencv2/core/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/highgui/highg...
机器学习(二十一)——Optimizer, 单分类SVM&多分类SVM, 时间序列分析
<em>机器学习</em>(二十一)——Optimizer, 单分类SVM&多分类SVM, 时间序列分析
机器学习中核函数(Kernel)的理解与Kernel-SVM原理解析
http://dawnote.net/2018/01/13/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E6%A0%B8%E5%87%BD%E6%95%B0-Kernel-%E7%9A%84%E7%90%86%E8%A7%A3%E4%B8%8EKernel-SVM%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%9E%90/第一节 由线性...
从零开始的机器学习之SVM一个简单的实现案例——鸢尾花分类
本文利用SVM对UCI的IRIS数据进行了分类预测。参考博客链接:点击打开链接实验环境是Pycharm python3。实验中出现的调试问题见最后。1.获取数据首先是数据集,采用UCI的鸢尾花数据集,网址链接:点击打开链接。我们点击Data Folder,显示如下这个iris.data就是我们需要的数据了。点击进去,会在网页中显示数据。数据长这个样子。我们将数据复制下来,保存成一个txt文件。2....
机器学习——SVM算法原理(1)
(1)线性可分支持向量机与硬间隔最大化 考虑一个二分类问题,假设输入空间与特征空间为两个不同的空间,输入空间为欧式空间或离散集合,特征空间为欧式空间或希伯特空间。线性支持向量机假设这两个空间的元素一一对应,并将输入空间的输入映射为特征空间中的特征向量,而非线性支持向量机利用一个从输入空间到特征空间的非线性映射将输入映射为特征向量。 假设给定一个特征空间上的训练数据集 T={(x1,y1),(
机器学习】支持向量机SVM原理及推导
SVM的原理和推导
SVM系列-小白都看得懂的SVM学习笔记
小白学<em>机器学习</em>
[机器学习]机器学习笔记整理09- 基于SVM图像识别
前言前面介绍了SVM的基本概念和一般操作步骤,若如不理解请参考: [<em>机器学习</em>]<em>机器学习</em>笔记整理08- SVM算法原理及实现 下面来介绍一下,利用SVM进行图像识别.图像识别人脸识别是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘,在sklearn中看到了人脸识别的example,代码网址如下: http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applicat
机器学习】SVM学习(五):松弛变量与惩罚因子
转载:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/6910921 1.松弛变量        现在我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题,通过映射到高维空间而变成了线性可分的。就像下图这样:        圆形和方形的点各有成千上万个(毕竟,这就是我们训练集中文档的数量嘛,当然很大了)。现在想象我们有另一个训
机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)
Linear SVM         Svm是一种分类模型,利用支持向量寻找超平面,可以用于回归和分类。首先主要介绍了SVM的loss function,即Hinge Loss 对比三种loss function的效果回归模型和SVM有不同的loss function对偶表示,SVM loss function优化方法只与支持向量有关,与其他向量无关核函数的介绍SVM与DNN的对比...
机器学习:集成学习
<em>机器学习</em>:集成学习        继承学习最初的model是并行的去计算一个model在不同的参数下得到的结果,我们从里面找一个最好。有些时候我们的model实在是精度上不去,就可以上集成学习,因为理论支撑:多个model集成的结果最差的情况就是和原来没有什么变化。最终集成得到的model的误差应该是单个model与集成之后model的误差和集成之后model和目标的误差之间的trade
吴恩达机器学习笔记第七周 SVM支持向量机
支持向量机 或者简称SVM 在学习复杂的非线性方程时 提供了一种更为清晰 更加强大的方式 ,我们在逻辑回归中所用的假设函数h(x)的曲线如图:当y=1时,我们希望假设函数能趋向于1,即z&amp;gt;=0,当预测y=0时,我们希望假设函数能趋向于0,即z&amp;lt;0.Kernels(核函数):当我们进行复杂的非线性分类的的时候,我们的决策边界通常会使用多次多项式。但是我们并不知道这些高次项是否有用。假设有...
Opencv 机器学习 ---- 支持向量机( SVM )
Opencv <em>机器学习</em> —- 支持向量机( SVM ) OpenCV3 Java <em>机器学习</em>使用方法汇总 public class SVM { static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public static void run() { // 训练数据,两...
系统学习机器学习之SVM(四)--SVM算法总结
这边文章介绍的相当浅显易懂,写的很好。算是SVM总结吧。 转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介 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
机器学习之SIFT&SVM
最近我在看一篇通过<em>机器学习</em>来进行动作识别的文章,之前没怎么接触过,所以有大量概念需要弄清楚。 BoW:bag of words SIFT:Scale-invariant feature transform SIFT算子是DavidGLowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上,提出的一种基于尺度空间的,对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的算子。SIFT特征是图像的
机器学习-->监督学习-->SVM
本篇博文将详细总结<em>机器学习</em>里面一个非常重要但又非常难以理解的一个算法模型SVM。SVM我之前一直没有弄的很明白,在总结本篇博文时,一定要将其弄得清清楚楚。将沿着以下几个主题来进行总结: 线性可分支持向量机 硬间隔最大化hard margin maximization 硬间隔支持向量机 线性支持向量机 软间隔最大化soft margin maximization 软间隔支持向量机 非线
机器学习:SVM算法预测实战
object DiseasesPredict {   def main(args: Array[String]) {     val conf = new SparkConf()                                     //创建环境变量       .setMaster(&quot;local&quot;)                                        ...
机器学习实战 SVM python3实现 R语言实现
我很少说原理,但是一些有趣的,可以帮助我们理解算法的小故事再喜欢不过了。这里引用了一个知乎的回答,太让人喜欢了。觉得把高深的东西讲的小孩子都懂得才是真正的大神。这里附上R语言的SVM代码,感兴趣的同学们可以看一下。(在最后面哦。)1.引例在学习SVM时在知乎上看到了一篇有趣的SVM介绍。下面我把它复制过来作为SVM算法的引入案例。作者:简之链接:https://www.zhihu.com/ques...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第7周笔记-支持向量机SVM
coursera-斯坦福-<em>机器学习</em>-吴恩达-第7周笔记-支持向量机SVM coursera-斯坦福-<em>机器学习</em>-吴恩达-第7周笔记-支持向量机SVM 1大间距分类器 large margin classifier 1通过逻辑回归引入SVM 1宽边界分类器SVM 3SVM数学原理 2核函数 1核函数1简单例子讲解概念 2核函数2SVM计算步骤 3实践SVM 4复习 1quiz 2编程1大间距分类器 lar
Python机器学习的简单验证码识别(基于SVM)
验证码识别是一个适合入门<em>机器学习</em>的项目,本人经过几天学习,做了一套验证码识别,分享给大家: 这一批验证码较为简单,是基本的数字,没有字母,有字母方法一样 就是建立训练库的时候麻烦点. 首先我们有以下这几个主要的库: import urllib.request import pytesseract from PIL import Image import time import cv2 i...
机器学习:核方法和soft svm
核方法和soft <em>svm</em>        核方法:                  在用<em>svm</em>进行二分类的时候,如果数据在当前维上不是线性可分的,那么就消炎药把原始的样本数据投影到高维的空间上。高维可分之后在大会到现在的维度,但是这里有一个问题就是:这样做的运算量太大了。
机器学习SVM移植到OpenWRT平台工程经验总结
这段时间由于项目需要,一边学习<em>机器学习</em>,一边摸索把SVM移植到嵌入式平台,大体上有了一些经验,现总结一下,以备不时之需。<em>svm</em>中前人做了大量的工作,这保证了它的移植性特别强,完全是POSIX标准,工程中只要将<em>svm</em>.h和<em>svm</em>.cpp拷到自己的工程路径中,具体业务逻辑因人而异,这样就可以轻松的使用train和predict方法。离线训练可以先训练好核函数和参数,然后构造出model,写入程序中,供...
机器学习算法实践-SVM中的SMO算法
前言 前两篇关于SVM的文章分别总结了SVM基本原理和核函数以及软间隔原理,本文我们就针对前面推导出的SVM对偶问题的一种高效的优化方法-序列最小优化算法(Sequential Minimal Optimization, SMO)的原理进行总结并进行相应的Python实现。 坐标上升算法(Coordinate Ascent) 在SMO算法之前,还是需要总结下坐标上升算法,因为SMO算法的...
吴恩达老师机器学习记录----SVM第一步:最优化问题的导出
先贴一下cs229课程的官网地址:http://cs229.stanford.edu/ 刚开始学习SVM的时候对于该算法中什么是模型,什么是损失函数一直搞不清楚。所以记录一下由直观的现实问题转化到严谨的数学公式的过程。即本篇的最终目的是得到如下约束问题: $$\min_{w,b}\frac{1}{2}||w||^2$$ $$st. y^{(i)}(w^Tx^{(i)} + b) \ge 1$...
基于pyhton3.6-机器学习实战-支持向量机SVM代码解释
本人是一名数学系研究生,于2017年底第一次接触python和<em>机器学习</em>,作为一名新手,欢迎与大家交流。我主要给大家讲解代码,理论部分给大家推荐3本书:《<em>机器学习</em>实战中文版》《<em>机器学习</em>》周志华《统计学习方法》李航以上3本书,第一本是基于python2的代码实现;剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充,理论大部分都讲得很细。博客上关于<em>机器学习</em>实战理论解释都很多,参差不齐,好作品也大都借鉴了以上3本...
机器学习】SVM学习(三):线性分类器的求解
转载:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/6904289 1.问题的描述          上节说到我们有了一个线性分类函数,也有了判断解优劣的标准——即有了优化的目标,这个目标就是最大化几何间隔,但是看过一些关于SVM的论文的人一定记得什么优化的目标是要最小化||w||这样的说法,这是怎么回事呢?回头再看看我们对间隔
机器学习:softmax和SVM的区别和比较
本博客记录Softmax 和SVM分类器的学习过程,欢迎学习交流。目前解决图像分类问题,比较流行的方法是卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成:一个是评分函数(score function),它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数(loss function),它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新评分函数的参数...
第二个机器学习算法:基于SVM的猫咪图片识别器
一、知识点补充:from glob import * import cv2OpenCV中文教程:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.htmlOpenCV官网:https://opencv.org/Python OpenCV官网教程:https://docs.opencv.org/3.0-beta...
吴恩达机器学习svm根据训练样本数量和样本特征数量关系选择核函数
事实上逻辑回归和SVM(线性核)是相似的。最常用的核函数还是线性核,和高斯核
机器学习算法优缺点及其应用领域
决策树 一、  决策树优点 1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。 2、可以同时处理标称型和数值型数据。 3、测试数据集时,运行速度比较快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。 二、决策树缺点 1、对缺失数据处理比较困难。 2、容易出现过拟合问题。 3、忽略数据集中属性的相互关联。 4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值
机器学习实战(六)——SVM
支持向量机 线性分类 分类标准 考虑二分类的问题,数据点用xxx表示,这是一个nnn维向量,类别用yyy来表示,取值为-1或1(与Logistc相同), 分别代表两个不同的类。一个线性分类器的学习目标就是要在nnn维的数据空间中找到一个分类超平面,其方程为:wTx+b=0wTx+b=0w^Tx+b=0 特别的,对于二维平面,超平面方程为[a&amp;amp;amp;nbsp;b][x1x2]+b=0[a&amp;amp;amp;...
机器学习--svm算法一些参数调节demo
1.这里生成一些样本点,然后使用<em>svm</em>里面的径向基函数作为核方法,分别使用ovo和ovr方法进行实验:import numpy as np from sklearn import <em>svm</em> from scipy import stats from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib as mpl import matplot...
【opencv、机器学习】opencv中的SVM图像分类(二)
上一篇博文对图像分类理论部分做了比较详细的讲解,这一篇主要是对图像分类代码的实现进行分析。理论部分我们谈到了使用BOW模型,但是BOW模型如何构建以及整个步骤是怎么样的呢?可以参考下面的博客http://www.cnblogs.com/yxy8023ustc/p/3369867.html,这一篇博客很详细讲解了BOW模型的步骤了,主要包含以下四个步骤: 提取训练集中图片的feature将这些
机器学习之用Hog+Svm人脸检测、交通标志和字符识别等(初学者)
首先声明,这里主要用<em>svm</em>进行一个简单的二分类,最后得到结果,我们把正样本设为1,负样本设为0。 这里只是一个简单的介绍,后面会有相关详细介绍的链接,个人认为比较好的,对我们比较有帮助的链接,有兴趣的可以去看看。当然,本文对初学者有点帮助,也特别欢迎大神来拍! 训练样本时候问题: 我在训练的时候,用了各种样本,总结了一点自己的经验。如果要是用Haar特征训练时,正负样本大概比至少为1:10时候
机器学习】SVM之回归模型
review 先回顾一下在基本线性可分情况下的SVM模型: 分类<em>svm</em>模型中要让训练集中的各个样本点尽量远离自己类别一侧的支持向量。 其实回归模型也沿用了最大间隔分类器的思想。 误差函数 对于回归模型,优化目标函数和分类模型保持一致,依然是,但是约束条件不同。我们知道回归模型的目标是让训练集中的每个样本点,尽量拟合到一个线性模型上。对于一般的回归模型,我们是用均方误差作为损失函数的,...
机器学习算法之SVM(2)松弛变量
离群点 对于(1)中的SVM模型而言,如果在分类的数据集中出现了离群点,必定会造成超平面的移动。如果数据集中出现了离群点,模型应该有一定的容错能力,于是就有了加入松弛变量的新目标函数:minw,b12||w||2+C∑m1ξi,s.t.yi(wTxi+b)≥1−ξi,ξi≥0;i=1,..m;min_{w,b} \frac{1}{2}{||w||^2}+C\sum_1^m\xi_i,s.t.
【opencv机器学习】基于SVM和神经网络的车牌识别
将介绍创建自动车牌识别(Automatic Number Plate Recognition, ANPR)所需的步骤。对于不同的情形,实现自动车牌识别会用不同的方法和技术,例如,IR摄像机、固定汽车位置、光照条件等。本文着手构造一个用来检测汽车车牌ANPR的应用,该应用处理的图像使从汽车2-3米处拍摄的,拍摄环境的光线昏暗模糊,并且与地面不平行、车牌在图像中有轻微的扭曲。
机器学习实战系列(五):SVM支持向量机
  课程的所有数据和代码在我的Github:Machine learning in Action,目前刚开始做,有不对的欢迎指正,也欢迎大家star。除了 版本差异,代码里的部分函数以及代码范式也和原书不一样(因为作者的代码实在让人看的别扭,我改过后看起来舒服多了)。在这个系列之后,我还会写一个scikit-learn<em>机器学习</em>系列,因为在实现了源码之后,带大家看看SKT框架如何使用也是非常重要的...
机器学习总结(四):RF,SVM和NN的优缺点
1. 随机森林优缺点随机森林(RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基分类器进行集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。Bagging就是对数据集训练多个基分类器,然后将基分类器得到的结果进行投票表决作为最终分类的结果。基分类器在构建过程中需要尽可能保证训练出的基分类器有比较大的差异性,这就需要用对训练样本集进行采样,不同的基分类器训练不同的样本集。但是样本过少会
深度学习笔记——基于传统机器学习算法(LR、SVM、GBDT、RandomForest)的句子对匹配方法
句子对匹配(Sentence Pair Matching)问题是NLP中非常常见的一类问题,所谓“句子对匹配”,就是说给定两个句子S1和S2,任务目标是判断这两个句子是否具备某种类型的关系。本文用<em>机器学习</em>算法实现了一种有监督的句子对匹配方法,使用的<em>机器学习</em>分类算法有:逻辑回归(LR)、SVM、GBDT和随机森林(RandomForest),使用的工具是Sklearn。并在Quora公开的一个数据集上做了一些对比试验。
C# 机器学习实战SVM多分类
1:先用一下  Accord.MachineLearning(在NuGet下载即可)2:引用using Accord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;using Accord.Statistics.Kernels;3:实例SVM多分类Code:double[][] inputs =            {                new do...
机器学习(周志华)》——第6章 支持向量机
1、间隔与支持向量 (1)分类学习的最基本思想就是:基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开。   (2)在样本空间中,用线性方程来表示划分超平面:ωTx + b = 0 ;其中ω = (ω1;ω2; … ; ωd)为法向量,决定超平面内的方向;b为位移项,决定超平面与原点之间的距离。        则样本空间中任意点x到超平面的距离为:   假设超平面(ω...
机器学习:支持向量机(SVM)与Python实现第(一)篇
前言最近看了Andrew Ng的<em>机器学习</em>视频中的支持向量机,视频的内容比较浅显,没有深入解释支持向量机中的数学原理。但是对于一个比较执着于知道为什么的人,笔者还是去网上查找了有关支持向量机原理以及实现的相关资料。在查找的过程中,笔者发现支持向量机的内容还是蛮多的,于是笔者根据自己的理解,并且参考了一些相关资料,最终写下了支持向量机的四篇博客。 <em>机器学习</em>:支持向量机(SVM)与Python实现第(一
机器学习之&&SVM支持向量机入门:Maximum Margin Classifier
—— 支持向量机简介。
周志华《Machine Learning》学习笔记(7)--支持向量机
上篇主要介绍了神经网络。首先从生物学神经元出发,引出了它的数学抽象模型–MP神经元以及由两层神经元组成的感知机模型,并基于梯度下降的方法描述了感知机模型的权值调整规则。由于简单的感知机不能处理线性不可分的情形,因此接着引入了含隐层的前馈型神经网络,BP神经网络则是其中最为成功的一种学习方法。本篇围绕的核心则是另一种监督学习算法–支持向量机(Support Vector Machine),简称SVM。
机器学习系列(14)_SVM碎碎念part2:SVM中的向量与空间距离
第一篇博客part1的部分很短,就说了一个事情,SVM在试图找一个Max Margin(最大间隔)的分离超平面。OK,这个部分要补补基础,复习一下数学,为后面的学习做准备(墙裂建议数学基础好的同学略过此节基础内容...)。咱们来看看SVM涉及到的向量和空间距离。
机器学习实战笔记(七):支持向量机(SVM)(Python3 实现)
       关于支持向量机的文章挺多。这里记录下自己感觉不错的博文,供大家在阅读《<em>机器学习</em>实战》一书时,作为参考。  [1] Python3《<em>机器学习</em>实战》学习笔记(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM[2] Python3《<em>机器学习</em>实战》学习笔记(九):支持向量机实战篇之再撕非线性SVM[3] <em>机器学习</em>实战之SVM[4] 支持向量机系列[5] 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)[6]...
深度学习-机器学习(5.2支持向量机SVM)
1.SVM如何找出最大边际的超平面呢(MMH)?     利用一些数学推到,以上一节的公式可变为有限的凸优化问题(convex quadratic optimization)    利用Karush-Kuhn-Tucker)(KKT)条件和拉格朗日公式,可以推出MMH可以被表示为以下“决定边界(decision boundary)”   可以表示的公式:                      ...
Coursera-吴恩达-机器学习-(编程练习6)SVM(对应第7周课程)
此系列为 Coursera 网站Andrew Ng<em>机器学习</em>课程个人学习笔记(仅供参考) 课程网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning exercise 6 —— SVM 在此下载Coursera-吴恩达-<em>机器学习</em>-全部编程练习答案 第一部分练习 在本练习的前半部分,您将使用具有各种示例2D数据集的支持向量机(SVM)。
【opencv、机器学习】opencv中的SVM图像分类(一)
一、图像分类概述 本模块是用在图像内容识别的部分,图像分类是利用计算机对图像进行定量分析,把图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的一种,以代替人工视觉判读的技术。从目视角度来说,对图像进行提高对比度、增加视觉维数、进行空间滤波或变换等处理的目的就是使人们能够凭借知识和经验,根据图像亮度、色调、位置、纹理和结构等特征,准确地对图像景物类型或目标做出正确的判读和解释。  特征提取是计算机视
机器学习总结(三)SVM
支持向量机(Support Vector machines) 简称SVM是<em>机器学习</em>里面很经典的一个算法,懂了支持向量机你就可以做很多项目了。 先通俗的讲述一下原理,不会提什么&quot;函数间隔”,“几何间隔“”。从最简单的线性二分类问题入手。我们要找到一条直线,能把所有样本分为两类。这样的直线有很多,我们需要选取一条最优的,我们认为分类直线离样本最远就是最优的。因为离的越远,就越不容易误分类,为什么呢?...
机器学习 之 SVM VC维度、样本数目与经验风险最小化的关系
VC维在有限的训练样本情况下,当样本数 n 固定时,此时学习机器的 VC 维越高学习机器的复杂性越高。VC 维反映了函数集的学习能力,VC 维越大则学习机器越复杂(容量越大)。         所谓的结构风险最小化就是在保证分类精度(经验风险)的同时,降低学习机器的 VC 维,可以使学习机器在整个样本集上的期望风险得到控制。         经验风险和实际风险之间的关系,注意引入这个原因是
机器学习、深度学习中欠拟合的解决方法总结
欠拟合在<em>机器学习</em>、深度学习领域,经常会涉及到的一个问题就是欠拟合。欠拟合通俗的讲是因为模型太简单。解决方法从数据层面上考虑可以增加新特征,例如,组合、泛化、相关性、高次特征,来增大假设空间等; 从模型层面上考虑增加模型的复杂度,例如SVM的核函数,决策树不进行剪枝、DNN等更复杂的模型,去掉正则化项或者减小正则化参数,加深训练轮数等。 ...
自己动手写机器学习-SVM
现在有很多现成的包可以直接调用,为了让自己更加理解算法的内部过程,决定自己用numpy等简单的工具包来完成<em>机器学习</em>算法。 支持向量机是经典的算法,简单回顾一下,详细参考李航的统计学习方法或者其他相关书籍。
机器学习SVM(支持向量机)实验报告(带源代码)
完整的实现了<em>机器学习</em>算法——支持向量机(SVM),同时通过交叉验证求解最优C值
机器学习:SVM作业编程实现(一)
SVM作业编程实现(一)本次作业是实现SVM学习方法中序列最优化算法(SMO),其中my_<em>svm</em>.m和my_<em>svm</em>train.m与此次作业相关的两个文件。 my_<em>svm</em>.m%Load the sample data, which includes Fisher's iris data of 5 measurements on a sample of 150 irises. load fisheri
数据挖掘(机器学习)面试--SVM面试常考问题
应聘数据挖掘工程师或<em>机器学习</em>工程师,面试官经常会考量面试者对SVM的理解。 以下是我自己在准备面试过程中,基于个人理解,总结的一些SVM面试常考问题(想到会再更新),如有错漏,请批评指正。(大神请忽视) 转载请注明出处:blog.csdn.net/szlcw1
机器学习-3】SVM——人脸识别
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split1.导入 from  _future_ import print_functionPython提供了__future__模块,把下...
【Svm机器学习篇】Opencv3.4.1与C++实现对分类问题的训练与预测
#include&amp;lt;opencv2\opencv.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;iostream&amp;gt; #include&amp;lt;string&amp;gt; #include&amp;lt;vector&amp;gt; #include&amp;lt;fstream&amp;gt; #include&amp;lt;opencv2/ml/ml.hpp&amp;gt;  using namespace std; using namespac...
机器学习——SVM算法(一):支持向量机的推导
SVM算法(支持向量机) SVM,全称是支持向量机(Support Vector Machine)。它是一种二类模型。 与感知机追求最小容错率不同,SVM追求的是间隔最大化,它在保证大致正确分类的同时,一定程度上避免了过拟合。 感知机一般使用梯度下降法进行计算,而SVM则一般使用拉格朗日乘子法进行计算。 另外,通过核函数可以实现非线性的支持向量机。 最优化函数 SVM的基本概念与感...
机器学习实战-之SVM核函数与案例
在现实任务中,原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面,但是我们知道如果原始空间的维数是有限的,也就是说属性数是有限的,则一定存在一个高维特征空间能够将样本划分。
opencv3/C++ 机器学习-SVM应用实例:药品(胶囊)识别与分类
问题描述: 现对6种不同颜色药品(胶囊)分别进行图像采集,并进行类别标注(0-5)。如图所示(文末附有图像源文件链接): 现使用胶囊的RGB通道的均值作为特征,利用SVM建立分类器模型并进行训练,然后利用训练好的模型,在多个样本混合的图像中将各类样本标记出位置并识别出其所属类别。 具体详细处理过程见代码及注释。 示例代码: #include #include #include
机器学习分类篇-支持向量机SVM上
SVM(support vector machine)最早是由Vladimir N.Vapnik 和 Alexey Ya.Chervonenkis在1963年提出,目前的版本(soft margin)是Corinna Cortes 和 Vapnik在1993年提出,1995年发表。深度学习(2012)出现之前,SVM被认为是<em>机器学习</em>中近十几年最成功表现最好的算法。
机器学习】用libsvm C++训练SVM模型
lib<em>svm</em>是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授于2001年开发的一套支持向量机的工具包,可以很方便地对数据进行分类或者回归分析。
小白学习机器学习---第六章:SVM算法原理(1)
SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。让我们以一个小故事的形式,开启我们的SVM之旅吧。在很久以前的情人节,一位大侠要去救他的爱人,但天空中的魔鬼和他玩了一个游戏。魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球,说:”你用一根棍分开它们?要求:尽量在放更多球之后,仍然适用。”于是大侠这样放,干的不错?然后魔鬼,又在桌上放了...
大数据与机器学习 基础篇 分类 支持向量机SVM
分类算法是<em>机器学习</em>中的一个重点,也是人们常说的“有监督的学习”。这是一种利用一系列已知类别的样本来对模型进行训练调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也成为监督训练或有教师学习。 注:本文中用到的Python及其模块安装教程参见 支持向量机SVM 支持向量机SVM是一种比较抽象的算法概念,全称是Support Vector Machine,它可以用来做模式识别,分类或者回归的机...
机器学习】SVM核函数的计算
SVM复杂核函数,实际工程上不能拆分为向量內积,于是不能求解w的确切值,需要从核函数SVM的定义上求解SVM.
机器学习7-SVM Cousera测验
转载:http://lib.csdn.net/article/machinelearning/34686 Question 1 Suppose you have trained an SVM classifier with a Gaussian kernel, and it learned the following decision boundary on the trainin
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