SVM学习（续）

概述 本篇是对opencv的svm学习笔记,基于对opencv官方svm教程的修改和记录.opencv的svm教程如下: 官网原版:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html#introductiontosvms 汉语翻译版:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introductio

详细请参考  http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254578.html 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 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学

本篇文章对不同阶段的SVM进行一个梳理和总结,不管是初级版的SVM,还是升级版的SVM,你都会发现其实在SVM中一直是有两个核心在贯穿其中的,相信看完本篇的学习,你就会对SVM这个重要级的分类器有个全面的了解,或者有自己的体会,好吧,开始吧,Good luck.. 1.核心思想 对于任何非线性方法,如果对特征进行适当的变换,那么久总可以得到相应的线性方法,但是这种变换有时会带来两个方面的问题: 1)变换后特征空间维数必定变大,而且大多数情况下是随着样本原特征维数的增加以及非线性程度的增加而呈指数

SVM入门(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. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(或

最大间隔超平面 线性分类器回顾 当数据是线性可分的时候,PLA算法可以帮助我们找到能够正确划分数据的超平面hyperplane,如图所示的那条线. 哪一条线是最好的? 对于PLA算法来说,最终得到哪一条线是不一定的,取决于算法scan数据的过程. 从VC bound的角度来说,上述三条线的复杂度是一样的  Eout(w)≤Ein0+Ω(H)dvc=d+1 直观来看,最右边的线是比较好的hyperplane. 为什么最右边的分隔面最好? 对于测量误差的容忍度是最好的.例如对于每

问题定义: 给出一些样本,包含两类.svm试图找到一个超平面,将数据分开,并且每种样本到超平面的距离的最小值最大. 输入样本:$\{x_{i},y_{i}| 1\leq i\leq n \}$,$y_{i}\in \{-1,1\}$ 超平面定义:$w^{T}x+b=0$ 设某一个采样点$x^{(i)}$到超平面的距离为$\gamma^{(i)}$,那么从$x^{(i)}$作方向为w的射线,其与超平面的交点为B,采样点到B的距离为$\gamma^{(i)}$,那么B可以用这样的向量表示$B=x^{

首先拿出最后要求解的问题:$\underset{\alpha}{min}W(\alpha)=\frac{1}{2} \sum_{i,j=1}^{n}y^{(i)}y^{(j)}\alpha_{i}\alpha_{j}k_{ij}-\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}$,使得满足:(1)$0 \leq \alpha_{i}\leq C,1 \leq i \leq n$(2)$\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}y^{(i)}=0$ 求解的策略是每次选出两个$\alpha$进

必读好文推荐: Unity协程(Coroutine)原理深入剖析 Unity协程(Coroutine)原理深入剖析再续 上面的文章说得太透彻,所以这里就记一下自己的学习笔记了. 首先要说明的是,协程并不是线程,协程是运行在主线程中的,是和主线程同步执行的代码,不同的地方是运行的方法可以被yield return在当前帧进行打断,到下一帧后可以继续从被打断的地方继续运行. 下面我们看一个示例,场景中有一个空的GameObject对象,其绑定了下面的脚本: 1 using UnityEngine;

在1中,我们的求解问题是:$min_{w,b}$ $\frac{1}{2}||w||^{2}$,使得$y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)\geq 1 ,1 \leq i \leq n$ 设$g_{i}(w)=-y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)+1 \leq 0$, 那么按照2中的定义,对应的拉格朗日函数为$L(w,b,\alpha)=\frac{1}{2}||w||^{2}-\sum_{i=1}^{n}\alpha_{i}[y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)