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转自 飞鸟各投林
SVM（支持向量机）
支持向量机算法是诞生于统计学习界，同时在机器学习界大放光彩的经典算法。
支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术，则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术。
但是，通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。
例如下图所示：
我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是通过“核”可以将二维空间映射到三维空间，然后使用一个线性平面就可以达成类似效果。也就是说，
二维平面划分出的非线性分类界线可以等价于三维平面的线性分类界线。于是，我们可以通过在三维空间中进行简单的线性划分就可以达到在二维平面中的非线性划分效果。
支持向量机是一种数学成分很浓的机器学习算法（相对的，神经网络则有生物科学成分）。在算法的核心步骤中，有一步证明，即将数据从低维映射到高维不会带来最后计算复杂性的提升。于是，通过支持向量机算法，
既可以保持计算效率，又可以获得非常好的分类效果。因此支持向量机在90年代后期一直占据着机器学习中最核心的地位，基本取代了神经网络算法。直到现在神经网络借着深度学习重新兴起，两者之间才又发生了微妙的平衡转变
机器学习入门之四：机器学习的方法--其它算法（转载）
转自 飞鸟各投林 4、聚类算法 前面的算法中的一个显著特征就是我的训练数据中包含了标签，训练出的模型可以对其他未知数据预测标签。在下面的算法中，训练数据都是不含标签的，而算法的目的则... 查看详情
机器学习支持向量机svm（上）
...ctorMachine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则... 查看详情
斯坦福大学andrewng-机器学习笔记--支持向量机（svm）
大概用了一个月，AndrewNg老师的机器学习视频断断续续看完了，以下是个人学习笔记，入门级别，权当总结。笔记难免有遗漏和误解，欢迎讨论。 鸣谢：中国海洋大学黄海广博士提供课程视频和个人笔记，在此深表感谢... 查看详情
从软件工程的角度写机器学习5——svm（支持向量机）实现
...了SVM的纯属扯淡）。SVM算法总体流程本系列文章旨在讲解机器学习算法的工程实现方法，不在于推导数学原理。因此想深入了解原理的请移步去看《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》：http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/20... 查看详情
渣本的机器学习---svm
前言：这是一篇记录渣本学习机器学习过程的随笔。正文：支持向量机(SVM)是一组用于分类，回归和异常值检测的监督学习方法。在分类问题中，SVM就是要找到一个同时离各个类别尽可能远的决策边界即最大化margin（margin为图中2... 查看详情
大容量 SVM（机器学习）系统
】大容量SVM（机器学习）系统【英文标题】：HighvolumeSVM(machinelearning)system【发布时间】：2011-01-2322:41:21【问题描述】：我正在从事一个可能的机器学习项目，预计该项目将使用SVM（支持向量机）和可能的一些ANN进行机器学习的高... 查看详情
机器学习---支持向量机（svm）
非常久之前就学了SVM，总认为不就是找到中间那条线嘛，但有些地方模棱两可，真正编程的时候又是一团浆糊。參数任意试验，毫无章法。既然又又一次学到了这一章节，那就要把之前没有搞懂的地方都整明确，嗯~下面使用到... 查看详情
spark机器学习系列之13：支持向量机svm
基本公式推导理论部分：SVM涉及的理论知识太多太繁杂了，大家直接看：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837下面摘抄一小部分内容（不考虑推导细节的话，基本上能理解SVM方法推... 查看详情
机器学习支持向量机（svm）——软间隔线性不可分（理论+图解+公式推导）
...创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述上篇文章我们引出了SVM的硬间隔的概念，它是最大化我们每个样本到超平面的间隔，使每个样本的函数间隔 查看详情
机器学习——支持向量机(svm)
1.基于最大间隔分隔数据 查看详情
机器学习-支持向量机的svm(supprotvectormachine)算法-linearseparable
学习彭亮《深度学习基础介绍：机器学习》课程机器学习一般框架训练集=>提取特征向量=>结合一定算法(分类器：eg决策树，KNN)=>得到结果SVM概述深度学习出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来... 查看详情
机器学习-支持向量机svm
简介：支持向量机（SVM）是一种二分类的监督学习模型，他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性模型。他与感知机的区别是，感知机只要找到可以将数据正确划分的超平面即可，而SVM需要找到间隔最大的超平面将数... 查看详情
机器学习svm算法入门(代码片段)
目录1SVM算法简介1.1SVM算法导入1.2SVM算法定义1.2.1定义1.2.2超平面最大间隔介绍1.2.3硬间隔和软间隔1.2.3.1硬间隔分类1.2.3.2软间隔分类1.3小结2SVM算法api初步使用1SVM算法简介1.1SVM算法导入在很久以前的情人节，大侠要去救他的爱... 查看详情
svm支持向量机算法（supportvectormachine）python机器学习系列（十四）
SVM支持向量机算法（SupportVectorMachine）【Python机器学习系列（十四）】文章目录1.SVM简介2.SVM逻辑推导2.1Part1化简限制条件2.2Part2SVM拉格朗日乘子法求解2.3Part3求解超平面3.核函数4.软间隔支持向量机5.支持向量回归SVR6... 查看详情
机器学习：支持向量机（svm）
1.背景： 1.1最早是由 VladimirN.Vapnik和AlexeyYa.Chervonenkis在1963年提出 1.2目前的版本(softmargin)是由CorinnaCortes和Vapnik在1993年提出，并在1995年发表 1.3深度学习（2012）出现之前，SVM被 查看详情
机器学习
定义：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习所牵... 查看详情
机器学习05：svm支持向量机的学习和应用svm解决猫狗图像分类问题
机器学习05：SVM支持向量机的学习和应用SVM解决猫狗图像分类问题文章目录机器学习05：SVM支持向量机的学习和应用SVM解决猫狗图像分类问题前言1.从二维线性模型说起2.如何求解SVM的相关变量3.数据集介绍4.数据集处理5.使... 查看详情
机器学习-支持向量机的svm(supprotvectormachine)算法-linearinseparable
学习彭亮《深度学习基础介绍：机器学习》课程概述linearseparable线性可分特性（优点）训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的，若不是由数据的维度决定的。所以SVM不容易产生overfitingSVM训练出来的... 查看详情