Support vector Machines(SVM)

最新推荐文章于 2024-05-29 09:54:42 发布
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分类专栏： Machine learning 文章标签： svm machine-learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mengkevin/article/details/72770930
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
05-14 665
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
05-14 844
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Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning
scyer123的专栏
05-24 2854
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
09-27 594
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
05-29 705
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 1146
Reference http://www.cs.toronto.edu/~kswersky/wp-content/uploads/svm_vs_lr.pdf
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
03-31 777
多示例学习(multi-instance learning) 数据集(data sets) 的 使用 本文地址: http://blog.csdn.net/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...
算法——支持向量机（Support Vector Machines SVM）
weixin_43156294的博客
05-03 991
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）作为一种经典的机器学习方法，以其卓越的泛化能力和对非线性问题的有效处理，在模式识别、分类及回归分析等领域展现出强大的应用潜力。其核心理念在于构建一个最优的决策边界，该边界不仅能够清晰地划分不同类别样本，而且具有最大间隔，以期增强模型在未知数据上的预测性能。本文将深入剖析SVM的主要概念、工作原理、核函数种类、实际应用及优缺点。
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...
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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。
DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)
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Note of Transposition
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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 6297
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+
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学习笔记：多示例学习（Multiple Instance Learning)
weixin_42137840的博客
12-04 9910
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博客标题
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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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