svm(支持向量机)简单版本

svm

  

2019-07-04 07:53:23

网上最好的讲解版本,我觉得是这个https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 从推导到说明都很完整。 基于此篇博客和其他资料,我自己推导了简单版本,没有涉及最优化计算和证明,在此记录,此后再有重要知识点还会补充到这篇中。 在matlab中可以下载libsvm工具箱进行实验,有很多参数可以调节,比如核函数,惩罚系数等等。SVMcg函数可...

关于MATLAB,fitcsvm的画图

MATLAB  SVM

  

2019-06-17 04:06:45

画图 例子 分析 原理 最终例图 接上一篇博客, 训练出分类器, 之后, 要进行分类器的画图. 结果发现fitcsvm没有自带的画图参数(也有可能有, 只是我不知道,希望有知道的人可以教我). 然后, 我就啃文档里第一个有画分界线的例子. 最后画出了分界线. 例子 官网例子 分析 其实, 散点图很容易画, 大家都各有各的画法.主要问题是分界线的绘制, 因为得到分类器之后, 我不会得到它的分界面.通...

LibSVM支持向量回归详解

SVM  ML  AI  SVR

  

2019-06-02 07:22:49

文章目录 LibSVM整体流程 train: predict svm.h文件解析 svm_node svm_problem svm_parameter svm_model svm.cpp文件解析 Kernel类 成员变量 成员函数 Kernel(int l, svm_node \* const \* x, const svm_parameter& param); static double...

【Scikit-Learn】SVM检测乳腺癌

SVC  SVM  LinearSVC

  

2019-06-22 09:01:13

分别使用SVC类的高斯核函数及多项式核函数对乳腺癌数据集进行分类,并绘制学习曲线。 最后使用多项式特征,并使用LinearSVC进行处理。(针对多项式特征,LinearSVC类比SCV类速度更快)。 1. 载入数据 2. 使用高斯核函数 由于高斯核函数太复杂,容易造成过拟合,模型容易过拟合。 使用GridSearchCV类自动选择最优的gamma值 绘画gamma=0.01时的学习曲线 3. 使用...

PCA降维+SVM 算法进行人脸识别 SVM基本原理: 给定训练样本集,在特征空间上找到一个分离超平面,将样本点分到不同的类。 其中当且存在 唯一 的分类超平面, 使得样本点距离分类超平面的距离最大。其中距离超平面最近的点为该超平面的支持向量。 找到超平面后,对于待测点,通过计算该点相对于超平面的位置进行分类。当点距离超平面的距离越大,表示分类预测的确信程度越高。 惩罚参数表示对误分类点的惩罚权重...

这是我的博客理论推导埋下的坑。目的是使用CVXOPT去实现一个硬边界的支持向量机分类器。在这片博文中将会包括一些核心代码。所有代码整理成Jupyter notebook,发布在我的github上。 Jupyter Notebook教程中最后分类器实现效果的可视化 1 什么是硬边界SVM? 简单来说,在二维情况下,就是对于线性可分的一些点(包含正例和负例),找一条线能将他们分开。同时,能保证线离点距...

SVM全称支持向量机,为什么起这么个名字,这是因为数据集中有些样本被称为支持向量,在后面你就会知道。SVM是目前为止小编觉得较难的一个模型,因为这里面涉及带约束条件的最优化问题,小编也是看了一定的资料、视频才能理解一二。为了帮助更多的人更好的理解SVM,小编尽量使用通俗的文字、较少的数学公式来写这篇文章。 一、SVM的目标 讲解一个模型,最首要的是阐明模型的目标。SVM也是在二分类问题中找到一个超...

上一篇文章记录的是学习逻辑回归的心得体会。 下面就该讲svm(支持向量机)啦,虽然据某个老师给我讲的是svm现在基本上公司里面不怎么用了,但是我最近的项目论文中需要这个模型,所以还是简单了解一下其原理。 1.svm原理 点进官网,里面是这样介绍的支持向量机。 http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/svm.html#svm 而这个答者的回答非常清...

总体把握 二类分类模型。支持向量机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,等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,得到硬间隔支持向量机; 当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,得到软间隔支持向量机; 当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,得到核支持向量机 间隔与支持向量 样本空间中,划分超平面可通过如下线性方程来...

【Scikit-Learn】PCA人脸识别

人脸识别  PCA  SVM  降维

  

2019-06-22 22:15:56

本文首先给出使用PCA降维及恢复数据的示例代码。 通过实验证明了直接使用SVM对人脸数据集进行分类是行不通的。 然后分别对比不同 k(number of PCA components) 值的情况下,降维前后图片的差异。 最后使用降维后的图片进行SVM分类,分类准确率令人非常满意。 1. PCA示例代码 2. 读入人脸数据集 该人脸数据集是sklearn自带的,其中共有400张图片,共有40位人员的...

机器学习小结一

决策树  SVM  基础学习

  

2019-06-26 07:21:07

谷歌的自动驾驶汽车和机器人研发之路受到很多阻碍,但该公司真正的未来是机器学习,这种技术使计算机变得更加智能和个性化。                                        &n...

常见的文本分类中,二分类问题居多,多分类问题其实也挺常见的,这里简单给出一个多分类的实验demo。 1 引入相应的库 2 加载数据及数据格式转化 实验数据直接使用sklearn中的鸢尾花(iris)数据 (1) 加载数据 (2) 标签二值化 转化示意图 (3)划分训练集和测试集 3 训练模型 4 性能评估 (1)分别在训练集和测试集上查看得分 在训练集上查看分类得分 在测试集上查看得分 (2)查看...

1、HOG特征:        方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是...

一、导入模块 我们用到的模块有matplotlib可视化,还有sklearn机器学习模块,其中也用到了LinearRegression线性回归模型、SVM(支持向量机)回归模型和RandomForestRegressor随机森林模型。 线性回归:,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一...