SVM的一些总结与认识-入门级

最新推荐文章于 2022-03-15 05:45:31 发布
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#支持向量机 #SVM #机器学习 #参数分析 #入门级

本文详细解析了SVM分类与多分类的实现原理，并提供了针对OpenCV3.0环境下的代码实例，旨在帮助读者理解和支持向量机在实际应用中的使用。

写在前面的话，大家不要被下面的公式吓到，仔细一看，你会发现其实，他们是环环相扣的，下面的文章是直接截的自己的word文档

SVM分类代码见博文 SVM多分类-SVM分类opencv3.0代码


















2、机器学习数学基础与线性代数入门
tensor9flow的博客
07-30 62
本文详细介绍了机器学习的数学基础，特别是线性代数在其中的核心作用。内容涵盖了机器学习的核心概念、学习策略（自底向上与自顶向下）、线性代数中的向量与线性方程组、以及机器学习的四个支柱——回归、降维、密度估计和分类的具体数学应用。此外，还介绍了线性回归、主成分分析（PCA）、高斯混合模型（GMM）和支持向量机（SVM）等关键算法的实现原理。文章旨在帮助读者理解如何将数学知识应用于实际的机器学习问题，为深入学习和实践打下坚实基础。
对SVM的个人理解
问道于盲
02-26 3540
之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子、对偶问题等等被搞的焦头烂额。在培乐园听了讲课之后才算比较清晰的了解了整个数学推导的来龙去脉。 1. 为什么一定要研究线性分类？ 首先说一下为什么对数据集一定要说线性可分或线性不可分，
[学习]SVM入门（一）
weixin_34150830的博客
03-04 145
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SVM从入门到精通(一)
暗时间
07-06 608
我是标题党【doge】······ 最近在看SVM算法的原理，之前只知道用，但是对理论推导并不是很明白，这次算是复习一下，加深理解。 从感知机说起 要深入理解SVM，首先要从感知机说起。 什么是感知机呢？ 感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型。 假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn\chi\subseteq R^n,输出空间是y=−1,+1y=−1,+1y = {...
SVM(一)：SVM入门
java开发，随手记点东西。
10-26 909
SVM简介 支持向量机SVM(support vector machines)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。间隔最大使它有别于感知机。SVM还包括核技巧，这使它成为实际上的非线性分类器。SVM的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 SVM相关定义 1、分离超平面 w⋅x+b=0 w·x+b=0 w⋅x+b=0 分离超平面由法向量w和截距b决定,可用
SVM入门
08-26 420
SVM入门 SVM是支持向量机，那么 什么是支持向量？ 样本中距离超平面最近的一些点，这些点叫做支持向量。 支持向量机的推导 SVM 想要的就是找到各类样本点到超平面的距离最远，也就是找到最大间隔超平面。任意超平面可以用下面这个线性方程来描述： 二维空间点 (x,y) 到直线 的距离公式是： 扩展到 n 维空间后，点 到直线 的距离为： 其中 。如图所示，根据支持向量的定义我们知道，支持向量到超平面的距离为 d，其他点到超平面的距离大于 d。 于是我们有这样的一个公式： 稍作转化可以得
[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）
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07-09 2万+
分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，再用该目标函数预测新数据集的未知属性。本章主要讲述分类算法基础概念，并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类数据集，从而让读者学会使用Python分类算法分析自己的数据集，研究自己领域的知识，从而创造价值。 19.1 分类 19.1.1 分类模型 与前面讲述的聚类模型类似
《自然语言处理实战入门》 ---- 【Generative AI重制版】总目录
shiter编写程序的艺术
12-03 6173
随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。为使大家对该领域整体概况有一个系统、明晰的认识，同时入门一些工程实践，也借优快云为NLP的学习，开发者们搭建一个交流的平台。我希望能够通过这个专栏《自然语言处理实战入门》和广大NLP爱好者一起学习自然语言处理技术，分享学习资料，打破NLP 技术 的实战应用壁垒。................................................
理解SVM的三层境界
shuimanting520的博客
05-03 4122
前言     动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接)，但在描述数学公式的时候还是显得不够。得益于同学白石的数学证明，我还是想尝试写一下，希望本文在兼顾通俗易懂的基础上，真真正正能足以成为一
【SVM超参数调优大揭秘】：提升Iris数据集分类准确率的秘诀
![【SVM超参数调优大揭秘】：提升Iris数据集分类...文章首先对SVM的基础理论进行了详细阐述，包括最大间隔分类器和核技巧的概念，随后介绍了SVM的核心原理和超参数的作用。通过Iris数据集案例，文章展示了如何构建SV
SVM入门（通俗易懂的SVM教程）
11-05
言简意赅，深入浅出地探讨了SVM的原理，让没有模式识别基础的人都能看懂。
SVM入门，很通俗的SVM中文入门资料
10-04
SVM入门，很通俗的SVM中文入门资料,用生动的语言阐述SVM的核心技术
SVM(支持向量机)入门 (深入浅出讲解原理)
03-14
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——问题的描述Part1 SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2 SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，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入门 简单易懂，非常好学
05-12
svm入门 简单易懂，非常好学 是高手编写的关于SVM的基本原理的文章，本人做了总结
一个非常不错的SVM入门教程
11-24
一个非常不错的SVM入门教程，写得非常通俗易懂，对于刚刚学习SVM的朋友来说，是必读的资料
读SVM入门
ShiZhixin的专栏
12-05 1393
SVM入门 http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 文本分类入门（番外篇）特征选择与特征权重计算的区别 posted @ 2009-04-19 11:40 Jasper 阅读(6244) | 评论 (28)  编辑 SVM入门（十）将SVM用于多类分类 posted @ 2009-03-26 1
SVM原理入门
妖米的博客
03-15 372
支持向量机 我们对支持向量机的理解，可以用二维来说明，比如需要找一条最优的直线(超平面)将两类点分开： 不过这里需要定义一下说明是最优，那就是： 使得离直线较近的点具有最大间距 如下有5个蓝色样本，标记为y =1，紫色有5个样本，标记为 y=-1，共10个样本：{(x₁,y₁),(x₂,y₂).........(x10,y10)}\{(x₁ ,y₁) , (x₂,y₂) .........(x_{10},y_{10}) \}{(x₁,y₁),(x₂,y₂).........(x10​,y10​)} 。
SVM初学
UtD
04-16 3291
一、            一点基础数学知识 现在硕士都快毕业了，反而将自己的许多数学知识忘的差不多了，所以，现在决心再捡起来，以补齐自己的数学短板，为以后的研究做好铺垫吧。现在结合自己学习SVM、MLC、ANN等机器学习方法来回顾以前的数学知识以及补充新的数学知识。 在SVM中，首先面临的问题是计算样本点到分类超平面的距离，现在就从最简单的点到直线的距离、点到平面的距离等内容开始回顾。 1
SVM入门笔记
crazy_scott的博客
03-20 411
本文不是一篇正式的tutorial，只是帮助回忆和理解SVM推导的笔记。此文章会长期更新。 分类问题 SVM（support vector machine）是一种著名的分类算法。我们学过Logistic回归，但它只能处理简单的线性分类。在现实生活中，很多问题的属性不能简单的用线性分类完成，或者说线性分类的效果不好，这时候我们就要想其他办法。 超平面 我们可以想象这样一个方程： wTx+b=0w^T...
数据挖掘概念与技术详解及初级应用指南
综上所述，《数据挖掘：概念与技术》是一本内容全面、结构清晰、适合入门学习的权威教材。它不仅介绍了数据挖掘的基本概念、发展历程、应用场景，还详细讲解了各种核心技术方法及其适用场景，并通过实际案例加深理解...
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