随笔分类 - SVM（转载）
摘要：支持向量机实例讲解简介掌握机器学习算法不再是天方夜谭的事情。大多数初学者都是从回归模型学起。虽然回归模型简单易学易上手，但是它能解决我们的需求吗？当然不行！因为除了回归模型外我们还可以构建许多模型。我们可以把机器学习算法看成包含剑、锋刃、弓箭和匕首等武器的兵器库。你拥有各式各样的工具，但是你应该在恰...
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摘要：Support Vector Machines for classificationTo whet your appetite for support vector machines, here’s a quote from machine learning researcher Andrew Ng...
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摘要：libSVM 参数选择[预测标签，准确率，决策值]=svmpredict(测试标签，测试数据，训练的模型);原文参考：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6539192关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]：http...
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摘要：对SVM的个人理解之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子、对偶问题等等被搞的焦头烂额。在培乐园听了讲课之后才算比较清晰的了解了...
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摘要：使用libsvm对MNIST数据集进行实验在学SVM中的实验环节，老师介绍了libsvm的使用。当时看完之后感觉简单的说不出话来。1. libsvm介绍虽然原理要求很高的数学知识等，但是libsvm中，完全就是一个工具包，拿来就能用。当时问了好几遍老师，公司里做svm就是这么简单的？敲几个命令行就可...
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摘要：支持向量机的优缺点SVM有如下主要几个特点：(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量；(4...
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摘要：LibLinear（SVM包）的MATLAB安装1LIBSVM介绍LIBSVM是众所周知的支持向量机分类工具包（一些支持向量机（SVM）的开源代码库的链接及其简介），运用方便简单，其中的核函数（常用核函数-Kernel Function）可以自己定义也可以默认。但是对一些大数据来说，有没有非线性映射...
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摘要：机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习...
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摘要：机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习...
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摘要：机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习...
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摘要：LibLinear（SVM包）使用说明之（三）实践LibLinear（SVM包）使用说明之（三）实践zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09我们在UFLDL的教程中，Exercise: Convolution and Pooling这一章节，已经得到了cn...
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摘要：LibLinear（SVM包）使用说明之（二）MATLAB接口LibLinear（SVM包）使用说明之（二）MATLAB接口zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09一、介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包。本文介绍在M...
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摘要：LibLinear（SVM包）使用说明之（一）READMELibLinear（SVM包）使用说明之（一）READMEzouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 本文主要是翻译liblinear-1.93版本的README文件。里面介绍了liblinear的详...
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