SVM系列博客

最新推荐文章于 2023-04-08 21:22:54 发布
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#算法

本文介绍如何在Ubuntu系统中安装LibSVM，并提供基本的使用指导。LibSVM是一个简单、易于使用且高效的支持向量机软件包，适用于中小型数据集。通过本文，读者可以了解到详细的安装步骤及简单的测试案例。

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SVM学习笔记（一）
江湖影
12-11 3870
SVM是最大间隔分类器 线性可分的情况 支持向量作何理解 线性SVM的求解 处理非线性问题 几个常用的核函数 核函数的本质 处理噪音 总结支持向量机即Support Vector Machine，简称SVM。一听这个名字，就有眩晕的感觉。支持(Support)、向量(Vector)、机器(Machine)，这三个毫无关联的词，硬生生地凑在了一起。从修辞的角度，这个合成词最终落脚到”Machine”上
SVM的一些好的博客
TRTK
06-05 1016
支持向量机即 Support Vector Machine，简称 SVM 。我最开始听说这头机器的名号的时候，一种神秘感就油然而生，似乎把 Support 这么一个具体的动作和 Vector 这么一个抽象的概念拼到一起，然后再做成一个 Machine ，一听就很玄了！ 不过后来我才知道，原来 SVM 它并不是一头机器，而是一种算法，或者，确切地说，是一类算法，当然，这样抠字眼的话就没完没
svm-简单实用博客
kejiaming的专栏
04-11 645
出处：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDEzNDAyNQ==&mid=207467263&idx=1&sn=088d5c9adcdc4a716bc90d59510ea96e#rd （1）支持向量机的出身：新贵家族“模式识别” 数说君曾经介绍过logistic回归模型（在微信公众号“数说工作室”中回复“logit1”和“log
机器学习svm之博客合集
maryhaocoolcool的博客
03-15 935
SVC 二值分类器 工作原理_lipeitong333的博客-优快云博客_二值分类器
与SVM的初识(2)：pluskid大神的SVM系列博客内容简介
u014088761的博客
05-04 1461
本文主要是对自己理解的pluskid大神的SVM系列内容做一个简单的介绍。注意：以下的内容在讲解核函数之前均是对做数据进行线性分类。 一、什么是最优的线性分类器 首先，对于什么是最优的分类器，我们是如何度量的呢？这些单是凭人类的感觉来度量肯定是不准确的，而SVM是基于严格的统计学习理论的，所以对于最优的分类器也是有严格的度量标准的。而这里的度量标准主要分为两个，函数距离和几何距离。 假设...
【SVM时间序列预测】基于matlab支持向量机SVM时间序列预测【含Matlab源码 2842期】
最新发布
09-10
智能优化算法优化支持向量机SVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化SVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化SVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化SVM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【SVM回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化支持向量机WOA-SVM回归预测【含Matlab源码 1377期】
09-10
智能优化算法优化支持向量机SVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化SVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化SVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化SVM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【SVM时序预测】基于matlab鲸鱼算法优化支持向量机WOA-SVM时序数据预测【含Matlab源码 2250期】
09-10
智能优化算法优化支持向量机SVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化SVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化SVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化SVM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
SVM分类基于matlab鲸鱼算法优化支持向量机WOA-SVM数据分类（多输入多分类）【含Matlab源码 1557期】
01-29
智能优化算法优化支持向量机SVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化SVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化SVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化SVM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【SVM回归预测】基于matlab布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM回归预测【含Matlab源码 1422期】
09-10
智能优化算法优化支持向量机SVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化SVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化SVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化SVM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
SVM
sunlinju的博客
10-24 1381
0、核函数描述1：根据模式识别理论，低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现可分，但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或者回归，则存在如何确定非线性映射函数的形式、参数和特征空间维数等问题，而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的“维数灾难”。采用核函数技术可以有效地解决这样问题。描述2：对于非线性情况，SVM的处理方法是选择一个核函数k(x1,x2)k(x_1,x_2
SVM(一)：SVM入门
java开发，随手记点东西。
10-26 876
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
机器学习理论学习：SVM
wxplol的博客
01-12 265
SVM模型详解
tt丫的博客
04-01 2万+
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 一、SVM定义与解决目标 SVM是一个二类分类器。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化成一个凸二次规划问题的求解。即找到一个超平面，使两类数据离超平面越远越好，这样就可以让模型对新的数据分类更准确，即分类器更加稳定。 🎈支持向量：离分隔超平面最近的一些点 🎈间隔最大化：寻找最大化支持向量到分隔超平面的距离，以此为目标来求出分隔超平面 🎈数据分类
支持向量机（理解SVM的三层境界）
02-28 6359
点击查看原文 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 作者：July、pluskid ；致谢：白石、JerryLead 出处：结构之法算法之道blog。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
支持向量机（SVM）通俗版讲解
czhendehaonan的博客
04-08 8715
而对于更高的维度，虽然我们处在三维的世界，无法想象三维以上的世界，但我们可以使用数学方法描述更高维度，同样也可以使用数学方法推导出高维的线性模型。所以我们可以这样描述SVM的目的：找到这样一个超平面wx+b=0，使得在超平面上方的点x代入函数y=wT x+b，y全部大于0，在超平面下方的点x代入函数y=wx+b，y全部小于0。显然，在上述的二维空间中，我们的目标就是找到这样的一条直线，能够把样本集划分成两部分，我们把这样的线称作。的函数，分类效果最好的超平面应该使d最大，我们的目的就是寻找这样的。
简单点理解 SVM（支持向量机）
qq_56688614的博客
08-27 3128
1、SVM简介 支持向量机（support vector machines, SVM）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，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的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。可能不好理解，那我们来举个例子吧 根据体重判断小鼠是否肥胖，首先得找到一个阈值，这个阈值怎么找呢？按从小到
支持向量机SVM(Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型
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11-06 3万+
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
机器学习之支持向量机： Support Vector Machines (SVM)
海尔兄弟的博客
05-18 1万+
机器学习之支持向量机： Support Vector Machines (SVM)欢迎访问人工智能研究网 课程中心网址是：http://i.youku.com/studyai 本篇博客介绍机器学习算法之一的支持向量机算法： 理解支持向量机（Understanding SVM） 使用支持向量机（Using SVM） 使用高斯核(Gaussian Kernel)训练SVM分类器 使用自定义核(Cu
SVM训练数据集的构建与简单代码实现
在SVM训练数据集中，包含了一系列的样本数据以及对应的标签，这些数据将被用来训练模型，使得模型能够对未知数据进行分类或回归分析。 在描述中提到的博客内容含有简单代码实现，这可能意味着博客的内容会涉及以下...
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