第6节-多项式事件模型，SVM初步

SVM直观介绍与初步概念
最新推荐文章于 2024-08-08 10:33:25 发布
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#svm分类器 #多项式事件模型 #算法

本篇博客介绍了由NG教授讲解的支持向量机(SVM)直观概念，涵盖了函数间隔和几何间隔等基础知识。这是SVM系列教程的第一部分，后续还将深入探讨最优间隔分类、核技法及软间隔分类等内容。

　　NG的第6个视频讲的多项式事件模型，简单的神经网络和SVM初步。关于SVM，NG用了三个视频才将所有的知识点讲完。本节只是介绍SVM直观介绍，函数间隔和几何间隔。下个视频讲解最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶。第三个视频讲解核技法、软间隔分类器、SMO算法。个人觉得NG的SVM视频和讲义逻辑很清晰，国内的大部分博客和书本都会参照NG的思路来讲SVM。






故障诊断 | CNN-SVM组合模型的故障诊断（Matlab）
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
09-06 265
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第16节：传统分类模型-支持向量机(SVM)在图像分类中的应用
最新发布
2401_82355416的博客
04-28 1243
图像分类是计算机视觉中的基础任务，旨在为输入图像分配一个预定义的类别标签。高维性：即使是一张小尺寸图像，其原始像素空间维度也很高(如256×256 RGB图像有196,608维)局部相关性：相邻像素之间存在强相关性，包含丰富的空间结构信息光照、姿态、遮挡等变化：同一物体在不同条件下可能呈现显著不同的视觉表现类内差异与类间相似性：同一类别可能包含外观差异很大的实例，而不同类别可能有相似的外观。
贝叶斯分类算法/伯努利模型/多项式模型
04-27
贝叶斯分类算法 贝叶斯分类算法的伯努利模型 贝叶斯分类算法的多项式模型 NaiveBayesClassifier
NB多项式模型、神经网络、SVM初步—斯坦福ML公开课笔记6
雨石
08-02 1万+
本篇笔记针对斯坦福ML公开课的第6个视频，主要内容包括朴素贝叶斯的多项式事件模型（MultivariateBernoulli Event Model）、神经网络（Neural Network）、支持向量机（Support Vector Machine）的函数间隔（functionalmargin）与几何间隔（geometricmargin）。
多项式事件模型(multinomial event model)
aaron的专栏
10-23 7005
我们之前讨论了基于朴素贝叶斯的文本分类，也被称作多变量伯努利事件模型(multi-variate Bernoulli event model)，我们首先假设，邮件是随机发送过来的（垃圾与非垃圾），所以有先验概率p(y)，然后我们又认为，邮件里每一个单词是相互独立的，p(xi=1|y) =φi|y，一条讯息的概率是 1 这里，我们介绍一种新的模型，被称为多项式事件模型(multinomial e
多项式事件模型、神经网络模型-机器学习公开课第六讲
h__ang的博客
11-16 749
机器学习公开课第六讲 这篇笔记对应的是公开课视频的第六个，Ng原来的视频中讲到了多项式事件模型(Multivariate Event Model)、神经网络模型和支持向量机(SVM)的一些概念。由于视频比较老，Ng在这里对神经网络模型的介绍并不详细，我参考Ng最新的视频重点介绍神经网络模型，同时将支持向量机放在下一节中作为一个完整的算法展开介绍。 神经网络模型（2-5-3-1网络结构实现二分类问题...
朴素贝叶斯，Laplace平滑，多项式事件模型
young951023的博客
12-10 1044
转自http://blog.youkuaiyun.com/v1_vivian/article/details/52203551?locationNum=1 《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共
ex6-SVM_svmpython_机器学习_python_SVM_
09-30
文件名"ex6-SVM"可能表示这是一个关于SVM的第六个练习或示例。 6. **学习路径**： - 通过阅读并运行这些代码，你可以了解SVM的实现过程，以及如何在实际问题中应用SVM。 - 修改参数和数据，观察模型性能的变化，...
斯坦福ML公开课：朴素贝叶斯与多项式事件模型解析
"这篇笔记涵盖了斯坦福机器学习公开课的第6个视频内容，主要讨论了朴素贝叶斯的多项式事件模型、神经网络以及支持向量机。在朴素贝叶斯理论中，介绍了从多元伯努利事件模型到多项式事件模型的转变，以及神经网络和...
第四章 分类模型-支持向量机SVM知识点详细总结
kerry_55的博客
05-10 2965
机器学习算法系列 第一章 Python/Spark分类模型-逻辑回归知识点详细总结 第二章分类模型-决策树知识点详细总结 第三章分类模型-随机森林知识点详细总结 第四章分类模型-支持向量机SVM知识点详细总结 目录 机器学习算法系列 前言 一、SVM简介 二、基本原理 三、实现步骤 四、求解模型 五、参数说明 六、SVM算法的优缺点 七、应用领域 八、模型代码 前言 本章主要讲解SVM的基本原理、实现步骤、模型参数说明及优缺点等。 一、SVM简介 ......
7.朴素贝叶斯的多项式事件模型，SVM初步，神经网络初步
geeksu的博客
10-12 431
Python大数据分析——SVM模型（支持向量机）
Eric005的博客
08-08 3461
超平面的理解：在一维空间中，如需将数据切分为两段，只需要一个点即可；在二维空间中，对于线性可分的样本点，将其切分为两类，只需一条直线即可；在三维空间中，将样本点切分开来，就需要一个平面。
SVM模型详解
tt丫的博客
04-01 2万+
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 一、SVM定义与解决目标 SVM是一个二类分类器。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，最终可转化成一个凸二次规划问题的求解。即找到一个超平面，使两类数据离超平面越远越好，这样就可以让模型对新的数据分类更准确，即分类器更加稳定。 🎈支持向量：离分隔超平面最近的一些点 🎈间隔最大化：寻找最大化支持向量到分隔超平面的距离，以此为目标来求出分隔超平面 🎈数据分类
详解SVM模型——核函数是怎么回事
ludongguoa的博客
10-25 1196
今天的这篇文章依然会讲SVM模型。 也许大家可能已经看腻了SVM模型了，觉得我是不是写不出新花样来，翻来覆去地炒冷饭。实际上也的确没什么新花样了，不出意外的话这是本专题最后一篇文章了。下周我们就要开始深度学习之旅了，我相信很多同学期待这一天已经很久了，实际上我也一样，因为这个专题里讲的大部分内容已经只在面试环节会用到，而我已经很久没有面试了。所以让我们收拾一下激动的心情，来把SVM最后剩下的一点内容讲完。 虽然只剩下最后一点内容了，但是今天的内容非常重要，可以说是SVM模型面试的核心重点。说到SVM可能
SVM模型
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zakexu的专栏
04-27 2万+
（一）简介 1.SVM（support vector machine）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，利用间隔最大化求最优分离超平面： 2.SVM分类器的模型为： 3.函数间隔与几何间隔的概念 （1）函数间隔 关于样本点的函数间隔： 关于样本集的函数间隔： （2）几何间隔 关于样本点的几何间隔： 关于样本
朴素贝叶斯模型 多元伯努利事件模型+多项式事件模型 Multi-Variate Bernoulli Event Model and Multinomial Event Model
心之所向
07-17 4425
朴素贝叶斯模型（Naïve Bayes Models）： 适用于离散分布的朴素贝叶斯模型是个概率模型、生成式模型、广泛用于文本分类，自然语言处理和模式识别。 生成式和判别式模型区别： 贝叶斯公式如下： 由于同一个训练集p(x) p(y)相等，则可转成以下公式： 朴素贝叶斯模型有两种事件模型，分别：多元伯努利事件模型+多项式事件模型，Multi-Variate Bernou...
分类-3-生成学习-3-朴素贝叶斯模型、laplace平滑、多元伯努利事件模型、多项式事件模型
哎呦喂的博客
04-06 7101
参考 http://www.cnblogs.com/jerrylead 多元伯努利事件模型（ multi-variate Bernoulli event model）在 GDA 中，我们要求特征向量 x 是连续实数向量。如果 x 是离散值的话，可以考虑采用朴素贝叶斯的分类方法。 假如要分类垃圾邮件和正常邮件。 我们用一个向量x⃗ (m×1)表示一个包含m个单词的字典。当邮件中出现字典(x⃗ )中
朴素贝叶斯.Laplace平滑.多项式事件模型
Cheese的博客
08-14 6526
《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。   网易公开课地址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 参考博...
文档生成模型：多元贝努利vs多项式
六轱辘的专栏
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对比文档生成模型中的多元贝努利模型和多项式模型！
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