SVM资料

最新推荐文章于 2024-01-11 01:12:43 发布
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本文推荐了几个关于支持向量机(SVM)的学习资源，包括林智仁教授的专业网站及其实验室提供的libsvm和liblinear资料，一本不到200页的入门书籍《An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods》，以及一篇40页左右的教程ATutorial on SupportVector Machines for Pattern Recognition。

1：林智仁

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/，专门搞SVM，有libsvm，liblinear的很多资料


2 ： An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods

不到200页的书，很不错


3 ： A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition，BURGES，40来页的tutorial，很不错

SVM 资料下载汇编
12-31
在提供的文档“SVM资料下载汇编.doc”中，可能包含了关于SVM的基础理论、实战案例、代码示例以及相关的学习资源链接。而“huangbo929.blog.edu.cn.txt”可能是某个博客或教育资源的链接，可能提供了作者的学习笔记、...
机器学习SVM学习线路及资料
01-25
**支持向量机（SVM）深度学习指南** 在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的监督学习模型，它具有强大的分类和回归能力。SVM的核心思想是找到一个最优超平面，使得不同...
支持向量机中的软边界和硬边界的应用
AI天才研究院
01-04 1437
1.背景介绍 支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是一种常用的二分类和多分类的机器学习算法，它通过在高维空间中找到最佳的分类超平面来实现类别的分离。SVM 的核心思想是通过寻找支持向量(即分类超平面周围的一些数据点)来定义模型，从而实现对新数据的分类。SVM 的一个重要特点是它可以通过核函数(kernel function)将输入空间映射到高维空间，从而解决非线性...
监督学习在自然语言处理中的应用：实例与案例
最新发布
AI天才研究院
01-11 1278
1.背景介绍 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个分支，它涉及到计算机理解、生成和处理人类语言的能力。监督学习(Supervised Learning)是机器学习(Machine Learning)的一个分支，它涉及到从标注的数据中学习模式，以便对新的数据进行预测或分类。在NLP...
如何解决支持向量回归的计算效率问题
AI天才研究院
01-08 946
1.背景介绍 支持向量回归(Support Vector Regression，SVR)是一种基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的回归模型，它通过寻找数据集中的支持向量来建立一个分类模型，从而对未知数据进行预测。SVR 在处理线性和非线性数据时具有很强的泛化能力，因此在许多应用领域得到了广泛应用，如金融、医疗、生物信息等。 然而，随着数据规模的增加，SVR ...
SVM资料(个人整理，对初学者很有用)
03-08
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。在本文中，我们将深入探讨SVM的基本概念、工作原理、优势以及如何使用LibSVM工具箱进行实际操作。 一、SVM...
SVM资料汇编（关于libsvm）
12-27
### SVM资料汇编（关于libsvm）：详细解读与实用指南 #### SVM中参数的选择方法：探索优化之路 支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原则的监督学习模型，广泛应用于分类和回归任务。在SVM中，参数的选择对...
AnIntroductiontoSupportVectorMachinesandOtherKernel-basedLearningMethod
09-18
An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Method
支持向量机导论英文版Englishversion-abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar
08-13
支持向量机导论英文版Englishversion-abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods by Nello Cristianini and John Shawe-Taylor ISBN:0521780195 Abstract： This is the first comprehensive introduction to SVMs, a new generation learning system based on recent advances in statistical learning theory; it will help readers understand the theory and its real-world applications. 前面上传了《支持向量机导论》（中文版），这次把其原版英文版也一并上传，供大家参考学习。 一方面，中文版便于阅读，可以短时间内掌握知识； 另一方面，中英对照，可以弥补翻译的不足，掌握专业术语，提高英文水平。 祝大家学习愉快，祝论坛蒸蒸日上！ abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar 卷1 abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar 卷2
支持向量机导论英文版Englishversion-abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar
08-13
支持向量机导论英文版Englishversion-abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods by Nello Cristianini and John Shawe-Taylor ISBN:0521780195 Abstract： This is the first comprehensive introduction to SVMs, a new generation le
关于支持向量机SVM
李洋
03-15 1251
SVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。无论是Matlab的SVM工具箱，LIBSVM还是python框架下的SciKit Learn都可以提供方便快捷的解决方案。 SVM的原理是什么？ SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。 （1）当训练样本...
coursera机器学习技法笔记(1-4)——Support Vector Machine
04-03 1311
1 Linear Support Vector Machine1.1 Coursera Introduction　　本门课程主要内容是围绕特征转换进行的，并包括三种主要的思想： 　　(1)怎样使用数字的特征并控制其复杂度：该角度启发了SVM模型。 　　(2)怎样构建并混合使用具有预测能力的特征：启发了adaboost模型。 　　(3)发现并利用潜在的特征：启发了Deep Learning模型。
支持向量机--转
06-15 261
原文地址：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA 支持向量机（英语：Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。 支持向量机属于一般化线性分类器，也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov R...
Dataset---Video/Motion Segmentation Dataset and Benchmark
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10-11 2286
1: Berkeley Video Segmentation Dataset (BVSD) Dataset train Dataset test 2: Freiburg-Berkeley Motion Segmentation Dataset (FBMS-59) T. Brox, J. MalikObject segmentation by long term analysis of...
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10-24 1758
Machine-Learning Maestro Michael Jordan on the Delusions of Big Data and Other Huge Engineering Efforts
Sparse Representation---Yall1---Your algorithms for $L1$
Keep Trying, Keep Fighting
08-07 1021
最近在做一个sparse representation的model，需要求解一个weighted sparse coding问题，看到这个工具包，可以直接对以下6种问题进行求解：其中，ww表示对L1L1正则的加权，我要做的模型，有一部分进行推导之后，可以最终转化为模型(6)。Official website参考文献 Alternating direction algorithms for L1-
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