svm机器学习算法中文视频讲解

这个是李政軒Cheng-Hsuan Li的关于机器学习一些算法的中文视频教程：http://www.powercam.cc/chli。

一、KernelMethod(A Chinese Tutorial on Kernel Method, PCA, KPCA, LDA, GDA, and SVMs)

AnAutomatic Method to Find the Best Parameter for RBF Kernel Function to SupportVector Machines

1. Kernel Method

2. Principal Component Analysis andKernel Principal Component Analysis

3. Linear Discriminant Analysis andGeneralized Discriminant Analysis

4. Hard-Margin Support Vector Machines(SVMs, SVM)

5. Soft-Margin Support Vector Machines

6. Linear Regression Model andKernel-based Linear Regression Model

7. Reproducing Kernel Hilbert Space:Definitions

8. Reproducing Kernel Hilbert Space:Theorems and Proofs

二、Clustering

1. Fuzzy C-Means 基本概念(第1部分)

2. Fuzzy C-Means 基本概念(第2部分)

3. Fuzzy C-Means 基本概念(第3部分)

4. Fuzzy C-Means 迭代公式推導

三、Regression

1. Linear Regression Models-1

2. Linear Regression Models-2

时间： 2024-10-11 00:01:07

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机器学习算法中文视频教程 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 在网上狂搜ReproducingKernel Hilbert Space的时候,找到了一个好东西.这个是李政軒Cheng-Hsuan Li的关于机器学习一些算法的中文视频教程.感觉讲得很好.这里非常感谢他的分享:http://www.powercam.cc/chli.也贴到这里,和大家共同学习. 一.KernelMethod(A Chinese Tutorial on Kern

机器学习算法总结--SVM

简介 SVM是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解.或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来,其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的. 训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机,又称为硬间隔支持向量机:训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机,也称为软间隔支持向量机

【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(2)—简化版SMO算法

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 通过上一节我们通过引入拉格朗日乗子得到支持向量机变形公式.详细变法可以参考这位大神的博客--地址 参照拉格朗日公式F(x1,x2,...λ)=f(x1,x2,...)-λg(x1,x2...).我们把上面的式子变型为: 约束条件就变成了: 下面就根据最小优化算法SMO(Sequential Minimal Optimization).找出距离分隔面最近的点,也就是支持向量集.如下图的蓝色点所示.

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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 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 [email protected] http://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Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是

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 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 [email protected] http://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Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是

【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(3)—核函数

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 前面我们提到的数据集都是线性可分的,这样我们可以用SMO等方法找到支持向量的集合.然而当我们遇到线性不可分的数据集时候,是不是svm就不起作用了呢?这里用到了一种方法叫做核函数,它将低维度的数据转换成高纬度的从而实现线性可分. 可能有的人不明白为什么低维度的数据集转换成高维度的就可以实现线性可分,下面摘抄一个网上的例子解释一下.看下面这个图,我们设红色的区域是一组数据 ,而直线ab除了红色区域以

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机器学习--支持向量机 （SVM）算法的原理及优缺点

一.支持向量机 (SVM)算法的原理 支持向量机(Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.它是将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面,分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. 对于线性可分的支持向量机求解问题实际上可转化为一个带约束条件的最优化求解问题: 推理过程:      结果: