跟我学算法-svm支持向量机算法推导

参考资料:http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html                   http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 我的数据挖掘算法代码:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 svm(support vector machine)是一种用来进行模式识别,模式分类的

支持向量机(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的.通俗来讲,它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. 具体原理: 1. 在n维空间中找到一个分类超平面,将空间上的点分类.如下图是线性分类的例子. 2. 一般而言,一个点距离超平面的

(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.

Support vector machines 支持向量机,简称SVM 分类算法的目的是学会一个分类函数或者分类模型(分类器),能够把数据库中的数据项映射给定类别中的某一个,从而可以预测未知类别. SVM是一种监督式学习的方法. 支持向量:支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点 机:就是算法,机器学习常把一些算法看作是一个机器 超平面: n维空间中, 满足n元一次方程a1x1+a2x2+...+anxn=b的点(x1,x2,...,xn)的全体就叫空间的一张超平面(即广义平面). 具

(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

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:

前言 下面将对数据利用支持向量机算法得到结果. 代码 #标准化数据 from sklearn import preprocessing from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #读取文件 # readFileName="dataset\german-全标准化.xls&quo

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 Adaboost 算法的原理与推导 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什么 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出.它的自适应在于:前一个基本分类器分错的样本会得到加强,加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器.同时,在每一轮中加

<Adaboost算法的原理与推导>一文为他人所写,原文链接: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 另外此文大部分是摘录李航的<统计学笔记>一书,原书下载链接:http://vdisk.weibo.com/s/z4UjMcqGpoNTw?from=page_100505_profile&wvr=6 在根据文中推导是发现有计算错误以及省略的步骤,在下文将会进行说明. ------------------