基于SVM的数据分类预测意大利葡萄酒种类识别
wine数据来自于UCI数据库，记录的是意大利同一地区3中不同品种的葡萄酒13中化学成分含量，以期通过科学的方法，达到自动分类葡萄酒的目的。 本次分类的数据共有178个样本，每个样本有13个属性，并提供每个样本的正确分类，用于检验SVM分类的准确定。 首先我 wine数据来自于UCI数...
程序员文章站2024-04-04【实战】支持向量机SVM基础实战篇（二）
【实战】支持向量机SVM基础实战篇（二）这几篇SVM介绍是从0到1慢慢学会支持向量机，将是满满的干货，都是我亲自写的，没有搬运，可以随我一起从头了解SVM，并在短期内能使用SVM做到想要的分类或者预测~我也将附上自己基础训练的完整代码，可以直接跑，建议同我一样初学者们，自己从头到尾打一遍，找找手感，...
程序员文章站2024-03-16SVM实现手写数字识别
SVM简介 知乎上的一个回答我认为是史上最NB最形象的SVM含义解释，想看介绍戳这里（里面的第一个回答），再看看百科就能知道个大概了。开发环境 Windows10 + VS2013 + Qt580 + OpenCV300主要代码 利用opencv-SVM算法和Mnist数据集封装成...
程序员文章站2024-03-08计算机视觉学习 基于OpenCV+svm的手写数字识别
`/* Includes ------------------------------------------------------------------*/#include #include #include #include #include #include “dtector.h”#inc...
程序员文章站2024-03-07基于opencv_svm的数字识别
几经波折,终于把基于opencv下的svm数字识别做出来了… 需要代码的请加QQ490346270详聊 这里感谢两篇很重要的博客.. http://blog.csdn.net/ni_guang2010/article/details/53069579 http://blog.csdn.net/qq_...
程序员文章站2024-03-07面试总结——SVM
1、**简单介绍SVM（详细原理）：从分类平面，到求两类间的最大间隔，到转化为求间隔分之一，等优化问题，然后就是优化问题的解决办法，首先是用拉格拉日乘子把约束优化转化为无约束优化，对各个变量求导令其为零，得到的式子带入拉格朗日式子从而转化为对偶问题 ， 最后再利用SMO（序列最小优化）来解决这个对偶...
程序员文章站2024-02-28SVM核函数的选取
参考文献：https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822 因此，在选用核函数的时候，如果我们对我们的数据有一定的先验知识，就利用先验来选择符合数据分布的核函数；如果不知道的话，通常使用交叉验证的方法，来试用不同的核函数，误差最下...
程序员文章站2024-02-23SVM中的核函数
hit2015spring晨凫追风欢迎关注我的博客：http://blog.csdn.NET/hit2015spring在训练样本是线性可分的情况下，这时候直接用原始属性就能把这些特征区分开来。但是有一部分的属性就是无法在其现有属性的基础上分开，于是就要把这些属性通过ϕ(x)映射到一些高维的特征空间...
程序员文章站2024-02-23Spark ML机器学习算法svm，als，线性回归，逻辑回归简单试验
很久很久以前看的ML提供的几个算法，简单运行了下官网的代码，说实话价值不大，还是应当到官网去学习，我唯一做的就是添加了几句中文注释，如果是学习官网示例遇到障碍，不了解数据集的格式等可以在这学习一下线性回归数据集格式试验过程导入训练集数据，将其解析为带label的RDD，然后使用LinearRegre...
程序员文章站2024-02-15SVM和LR速度测试
样本1X, Y = skl_ds.make_classification(n_samples=200, n_features=50, n_classes=2)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3...
程序员文章站2024-02-12【OpenCV2.4】SVM的参数和函数介绍
【原文：http://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/23/2784125.html】 分类器 分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器 一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条...
程序员文章站2024-02-09文本分类入门（番外篇）特征选择与特征权重计算的区别 博客分类： 经验总结 svm
在文本分类的过程中，特征（也可以简单的理解为“词”）从人类能够理解的形式转换为计算机能够理解的形式时，实际上经过了两步骤的量化——特征选择阶段的重要程度量化和将具体文本转化为向量时的特征权重量化。初次接触文本分类的人很容易混淆这两个步骤使用的方法和各自的目的，因而我经常听到读者有类似“如何使用TFI...
程序员文章站2024-02-07SVM入门（八）松弛变量 博客分类： 经验总结 svm
现在我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题，通过映射到高维空间而变成了线性可分的。就像下图这样： 圆形和方形的点各有成千上万个（毕竟，这就是我们训练集中文档的数量嘛，当然很大了）。现在想象我们有另一个训练集，只比原先这个训练集多了一篇文章，映射到高维空间以后（当然，也使用了相同的核函数），也就多...
程序员文章站2024-02-07SVM入门（九）松弛变量（续） 博客分类： 经验总结 svm
接下来要说的东西其实不是松弛变量本身，但由于是为了使用松弛变量才引入的，因此放在这里也算合适，那就是惩罚因子C。回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题：注意其中C的位置，也可以回想一下C所起的作用（表征你有多么重视离群点，C越大越重视，越不想丢掉它们）。这个式子是以前做SVM的人写的，大家也就这么用...
程序员文章站2024-02-07SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2 博客分类： 经验总结 SVM
从最一般的定义上说，一个求最小值的问题就是一个优化问题（也叫寻优问题，更文绉绉的叫法是规划——Programming），它同样由两部分组成，目标函数和约束条件，可以用下面的式子表示：（式1）约束条件用函数c来表示，就是constrain的意思啦。你可以看出一共有p+q个约束条件，其中p个是不等式约束...
程序员文章站2024-02-07SVM入门（七）为何需要核函数 博客分类： 经验总结 svm
生存？还是毁灭？——哈姆雷特可分？还是不可分？——支持向量机之前一直在讨论的线性分类器,器如其名（汗，这是什么说法啊），只能对线性可分的样本做处理。如果提供的样本线性不可分，结果很简单，线性分类器的求解程序会无限循环，永远也解不出来。这必然使得它的适用范围大大缩小，而它的很多优点我们实在不原意放弃，...
程序员文章站2024-02-07SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，直观角度 博客分类： 经验总结 svm
让我再一次比较完整的重复一下我们要解决的问题：我们有属于两个类别的样本点（并不限定这些点在二维空间中）若干，如图，圆形的样本点定为正样本（连带着，我们可以把正样本所属的类叫做正类），方形的点定为负例。我们想求得这样一个线性函数（在n维空间中的线性函数）：g(x)=wx+b使得所有属于正类的点x+代入...
程序员文章站2024-02-07SVM入门（四）线性分类器的求解——问题的描述Part1 博客分类： 经验总结 SVM
上节说到我们有了一个线性分类函数，也有了判断解优劣的标准——即有了优化的目标，这个目标就是最大化几何间隔，但是看过一些关于SVM的论文的人一定记得什么优化的目标是要最小化||w||这样的说法，这是怎么回事呢？回头再看看我们对间隔和几何间隔的定义：间隔：δ=y(wx+b)=|g(x)|几何间隔： 可以...
程序员文章站2024-02-07文本分类入门（十一）特征选择方法之信息增益 博客分类： 经验总结 svm
前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化，关联性越强，特征得分越高...
程序员文章站2024-02-07SVM入门（一）至（三）Refresh 博客分类： 经验总结 SVM
（一）SVM的八股简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构...
程序员文章站2024-02-07