样本失衡会对SVM的影响

SVM -支持向量机原理详解与实践之三 什么是核 什么是核,核其实就是一种特殊的函数,更确切的说是核技巧(Kernel trick),清楚的明白这一点很重要. 为什么说是核技巧呢?回顾到我们的对偶问题:     映射到特征空间后约束条件不变,则为:     在原始特征空间中主要是求,也就是和的内积(Inner Product),也称数量积(Scalar Product)或是点积(Dot Product),映射到特征空间后就变成了求,也就是和的映射到特征空间之后的内积,就如我前面所提到的在原始空间

实验介绍 一般来说,线性可分的训练数据的分界超平面往往并不唯一,但不同的超平面对于测试的识别效果却仍有差别.SVM是通过使超平面在每一个方向上与每一类各自最近的店距离相同从而达到最优线性分类效果.除此之外,SVM在求解超平面的过程中,还能够通过构造核函数使得非线性可分的数据变得线性可分. 在用SVM法构造出目标函数(其中m为样本数) 和限制条件 后,可以通过SMO法求解. SMO法求解多变量目标函数的思想是,只将目标函数中的两个变量作为输入变量,而将其余的所有变量暂时看作参变量,再用梯度下降法或

作者:咕唧咕唧liukun321 来自:http://blog.csdn.net/liukun321 先来看一下什么是SVM(支持向量机) SVM是一种训练机器学习的算法,可以用于解决分类和回归问题,同时还使用了一种称之为kernel trick(支持向量机的核函数)的技术进行数据的转换,然后再根据这些转换信息,在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面).简单来说,就是做一些非常复杂的数据转换工作,然后根据预定义的标签或者输出进而计算出如何分离用户的数据. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的

ng机器学习视频笔记(九) --SVM理论基础 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 支持向量机(support vector machine,SVM),是一种分类算法,也是属于监督学习的一种.其原理和logistics回归很像,也是通过拟合出一个边界函数,来区分各个分类的结果. 二.代价函数与假设函数 由于svm和logistic很相似,故与logistic进行比较.logistic的代价函数如下: 与logistic不同之处在于,SVM是用两个线段表示logistic中的h.在l

3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 说明:本文是<Python数据分析与数据化运营>中的“3.4 解决样本类别分布不均衡的问题”. -----------------------------下面是正文内容-------------------------- 所谓的不平衡指的是不同类别的样本量异非常大.样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上.样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种. 大数据分布不均衡.这种情况下整体数据规模大,只是其中的少样本类的

假设我们要判断一个人是否得癌症,比如下图:红色得癌症,蓝色不得. 看一下上图,要把红色的点和蓝色的点分开,可以画出无数条直线.上图里黄色的分割更好还是绿色的分割更好呢?直觉上一看,就是绿色的线更好.对吧. 为啥呢?考虑下图,新来了一个黑色点,明显靠蓝色点更近,如果用黄线分割,却把它划分到了红色点这个类别里. 现在细想一下为什么绿线比黄线分隔效果更好? 黄色线太贴近蓝色点 绿色线到红色点群和蓝色点群距离大致相等.恰好位于两个点群中间的位置 由此我们就引申出了SVM的理论基础:使得距离决策边界最近的

1. SVM 原理 SVM 是一种二类分类模型.它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类,具体来讲,有三种情况(不加核函数的话就是个线性模型,加了之后才会升级为一个非线性模型): 当训练样本线性可分时,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: 当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机: 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,学习非线性支持向量机. 2. SVM 为什么采用间隔

一.概述 支持向量机(SVM)是一系列可用于分类.回归和异常值检测的有监督学习方法. 优点: 在高维空间中行之有效. 当维数大于样本数时仍然可用. 在决策函数中只使用训练点的一个子集(称为支持向量),大大节省了内存开销. 用途广泛:决策函数中可以使用不同的核函数.提供了一种通用的核,但是也可以指定自定义的核. 劣势: 如果特征数量远大于样本数量,则表现会比较差. SVM不直接提供概率估计.这个值通过五折交叉验证计算,代价比较高 二.分类 要在数据集上进行多类别分类,可以使用SVC,NuSVC和L

关键词:Hu矩,SVM,OpenCV 在图像中进行目标物识别,涉及到特定区域内是否存在目标物,SVM可在样本量较少情况下对正负样本(图片中前景背景)做出良好区分,图片基本特征包括诸如HOG.LBP.HAAR等,在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类.本文以几何不变矩为例说明OpenCV中SVM分类器的一般使用过程,下面依次简述Hu矩函数.SVM参数设置及实例演示. 1.Hu求解 double M[7];//Hu矩输出 Moments mo; //矩变量 src=i