Support vector Machines(SVM)

最新推荐文章于 2024-05-29 09:54:42 发布
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#svm #machine-learning

这篇博客记录了作者去年关于支持向量机(SVM)的学习心得，主要内容来源于网络资源，适合初学者参考。

去年写的一篇PPT，资料多来自网上。半路出家，似懂非懂。

SVM

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自然语言处理之文本分类：Support Vector Machines (SVM)：文本分类中的SVM多分类策略
zhubeibei168的博客
05-14 766
SVM，即支持向量机，是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。在分类任务中，SVM的目标是找到一个超平面，能够将不同类别的数据点尽可能正确地分开，同时使得距离超平面最近的数据点（支持向量）到超平面的间隔最大化。这种间隔最大化策略有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。
自然语言处理之文本分类：Support Vector Machines (SVM)与深度学习模型对比
最新发布
zhubeibei168的博客
05-14 916
深度学习模型，作为机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络来学习数据的复杂表示。在自然语言处理（NLP）领域，深度学习模型能够捕捉文本中的语义和语法结构，从而在文本分类任务中表现出色。深度学习模型的关键在于其能够自动学习特征，无需人工设计，这在处理大规模、高维度的文本数据时尤其重要。在自然语言处理（NLP）领域，文本分类技术已经发展成为一项成熟且广泛应用的技术。它涉及将文本数据分配到预定义的类别中，如情感分析、主题分类、垃圾邮件过滤等。
Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning
scyer123的专栏
05-24 2871
引用次数700+ 文章中利用SVM解决multiple-instance learning问题，提出了mi-SVM及MI-SVM算法。1、什么是multiple-instance learning？ Multiple-instance learning (MIL) is a variation on supervised learning. Instead of receiving a set
数据挖掘十大经典算法(3) Support vector machines
iamfranter的专栏
09-27 615
支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularizatio
探索多实例支持向量机：MISVM
gitblog_00075的博客
05-29 746
探索多实例支持向量机：MISVM 项目介绍 MISVM（Multiple-Instance Support Vector Machines）是一个由Gary Doran开发的Python库，专门用于处理在多实例学习框架中的支持向量机算法。这个库的设计初衷是为了支持以下论文的研究： Doran, Gary and Soumya Ray. A theoretical and empirical an...
Support Vector Machines(SVM) vs Logistic Regression(LR)
Enjoy Coding
10-03 1157
Reference http://www.cs.toronto.edu/~kswersky/wp-content/uploads/svm_vs_lr.pdf
Twin Support Vector Machines（孪生支持向量机）
sanyfate的专栏
01-07 8446
支持向量机在机器学习和数据挖掘领域应用广泛，因此在传统的支持向量机的基础上引申出了大量变形的支持向量机。其中2007年由Jayadeva提出的孪生支持向量机在性能和速度上表现卓越，本文先通过简单的讲解支持向量机，进一步引出广义特征值支持向量机，最后引出孪生支持向量机，并将孪生支持向量机与传统支持向量机进行对比。
精选资源
LIBSVM: A Library for Support Vector Machines
01-01
支持向量机（SVM）作为一种流行的机器学习方法，在分类、回归等学习任务中表现出色。自2000年起，LIBSVM作为支持向量机软件包之一被开发，并在机器学习领域内获得了广泛的应用。LIBSVM不仅为用户提供了一个易于应用...
支持向量机（Support Vector Machines，SVM）
12-22
线性可分SVM 与 硬间隔最大化1.1 线性可分SVM1.2 函数间隔、几何间隔1.3 间隔最大化2. 线性SVM 与 软间隔最大化2.1 线性SVM3. 非线性SVM 与 核函数3.1 核技巧/核函数3.2 常用核函数3.3 非线性SVM分类4. 序列最小最...
Deep Learning using Linear Support Vector Machines实现
05-24
总结来说，"Deep Learning using Linear Support Vector Machines"这一主题旨在探讨如何将传统机器学习方法——线性支持向量机融入到深度学习框架中，特别是结合CNN的特征提取能力，以解决特定的分类问题。...
Twin Support Vector Machines for Pattern Classification.pdf
02-13
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 29, NO. 5, MAY 2007 Jayadeva, Senior Member, IEEE, R. Khemchandani, Student Member, IEEE, and Suresh Chandra Index Terms—Support vector machines, pattern classification, machine learning, generalized eigenvalues, eigenvalues, eigenvectors.
Support Vector Machines for Pattern Classification
08-02
Support Vector Machines,Pattern Classification 用于模式识别；支持向量机。
模式识别 - 多示例学习(multi-instance learning) 数据集(data sets) 的 使用
weixin_33935505的博客
03-31 790
多示例学习(multi-instance learning) 数据集(data sets) 的 使用 本文地址: http://blog.youkuaiyun.com/caroline_wendy 本文原创, 禁止转载, 如需使用, 请站内联系. 多示例学习(MIL, Multi-Instance Learning) 是机器学习的一种方式. 具体参见: htt...
DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)
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Note of Transposition
10-23 7万+
DPM是一个非常成功的目标检测算法，连续获得VOC（Visual Object Class）07,08,09年的检测冠军。目前已成为众多分类器、分割、人体姿态和行为分类的重要部分。2010年Pedro Felzenszwalb被VOC授予"终身成就奖"。DPM可以看做是HOG（Histogrrams of Oriented Gradients）的扩展，大体思路与HOG一致。先计算梯度方向直方图，然后用SVM（Surpport Vector Machine ）训练得到物体的梯度模型（Model）。有了这样的模
多示例数据集 (Multi-instance)
因吉的博客
03-10 6559
文章目录1 benchmark数据集2 text categorization3 image 数据集4 数据集格式介绍 1 benchmark数据集   benchmark数据集目前包含：MUSK1、MUSK2 1、Elephant、Fox以及Tiger 2，其具体属性如下： 数据集名称 MUSK1 MUSK2 Elephant Fox Tiger 维度 166 166 230 2.........
DPM目标检测算法
知识搬运工的博客
05-18 1万+
DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。 DPM算法采用了改进后的HOG特征，SVM分类器和滑动窗口（Sliding Windows）检测思想，针对目标的多视角问题，采用了多组件（Comp...
Coursera Machine Learning Week 7 - Support Vector Machines
xiewen99的专栏
09-27 2万+
Coursera Machine Learning Week 7 - Support Vector Machines
学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector）
zhangxu
06-25 3万+
我们在开始接触SVM时肯定听到过类似这样的话，决定决策边界的数据叫做支持向量，它决定了margin到底是多少，而max margin更远的点，其实有没有无所谓。 然后一般会配一张图说明一下哪些是支持向量（Support Vector），这个图在之前的学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔里面就有，这里不在重复贴了。但是问题的关键是，这些Support Vector是怎么被确定的呢？
学习笔记：多示例学习（Multiple Instance Learning)
weixin_42137840的博客
12-04 9971
监督学习（Supervised Learning）：每个训练样本都有自己的标记，这个标记可以是分类类别，可以是分割区域，可以是检测框。 半监督学习：一部分有标记，另一部分只有数据没有标记。这时候需要将没有标记的数据和有标记的数据结合起来进行机器学习，这就是半监督学习 非监督学习：所有的样本都没有标记。实际上，非监督学习没法进行目标明确的分类，拟合，只能做一些分析性的任务，比如说聚类，PCA，字...
Support vector machines文献引用
03-09
对于支持向量机(Support Vector Machines, SVMs)的学术研究，了解如何高效阅读并引用相关论文至关重要。为了有效获取和理解SVM的相关文献，可以遵循一些特定策略[^1]。 #### 如何寻找高质量的支持向量机文献 利用...
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