支持向量机（下）

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#机器学习

本文主要介绍了机器学习中两种基本的任务类型——分类与回归的区别及应用场景。分类问题是预测定性输出，而回归问题则是预测定量输出。通过具体实例帮助理解两者的不同，并简要提及了支持向量回归和核方法。

1.分类与回归

其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。

分类问题：，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测；

回归问题：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续变量预测。

举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。

2.支持向量回归
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2.核方法

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支持向量机SVM总结
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(48)Air Band OpenCV2.4.13_非线性离散数据的支持向量机
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本文是对OpenCV2.4.13文档的部分翻译，作个人学习之用，并不完整。 计算机视觉中SVM的大多数应用都需要比一个简单的线性分类器更有用的工具。这就导致了这些任务不能简单地用一个超平面来分离。 例如面部检测，训练数据是由一组脸的图像和另一组非脸的图像组成的。这种训练数据太复杂以至于不能找到可以将整个脸部集合与非脸部集合线性分割的每个示例的表示方法（特征向量）。 优化问题的
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matlab 支持向量机libSVM 使用
z251941074的专栏
04-09 2417
一、安装libsvm 1、安装matlab 2010b 注意的问题出现错误的中文，非ASCII码，解决：新建用户，安装matlab 2010b 2、安装libsvm，当前目录（current folded）与工作目录区别，下载地址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/          setpath:设置路径 3、选择编译器：vs2010
支持向量机SVM
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在软间隔中，支持向量包括三类样本：1. 边界上的样本：满足且（对应2. 间隔内的正确分类样本：满足且（对应3. 错分样本：满足且（对应关键性质：软间隔超平面的位置由所有支持向量共同决定，而非仅由边界上的样本决定。错分样本和间隔内样本通过调整的值影响超平面，使模型在复杂数据中仍保持鲁棒性。核函数是一个函数 K(x , z) ，它接受两个低维空间中的输入向量 x 和 z ，输出它们在高维特征空间中的内积，即 K(x , z) = ⟨ ϕ(x) , ϕ(z) ⟩；其中 ϕ(
支持向量机分类算法
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