Support vector Machines(SVM)

最新推荐文章于 2024-09-01 19:21:12 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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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)与深度学习模型对比
zhubeibei168的博客
05-14 814
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。
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
最新发布
zhubeibei168的博客
05-14 637
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。
Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning
scyer123的专栏
05-24 2839
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
09-27 592
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
05-29 693
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 1135
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
03-31 775
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
05-03 963
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...
算法——支持向量机(support vector machines,SVM)
m0_66890670的博客
09-01 2284
本文详细介绍了SVM算法，包括算法流程，算法的损失函数和收敛问题，以及许多算法的调优和改进的方法（SMO算法优化，增量式SVM，核函数近似），以及算法的python代码实现。
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。
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 6195
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 9897
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...
深度学习模型的推理并行性
博客标题
10-19 3435
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 将数据、管道和基于张量切片的并行性来个大杂烩。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import ma
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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