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最新文章列表
SVM入门(九)松弛变量(续)
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,但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子,我们完全可以给每一个离群点 ...
SVM入门(七)为何需要核函数
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,怎么办呢?是否有某种方法,让线性不可分的数据变得线性可分呢?
有!其思想说来也简单,来用 ...
SVM入门(四)线性分类器的求解——问题的描述Part1
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:
可以看出δ=||w||δ几何。注意到几何间隔与||w||是成反比的,因此最大化几何间隔 ...
Weka开发[6]-LibSVM
首先要提的是LibSVM是一个库,Lib很明显是library的缩写,有些人不知道怎么会认为它是一种算法。它是由中国台湾的,记住是中国的台湾(⊙o⊙)…,Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin等人开发的,他们用多种语言实现写了LibSVM。
我把这一篇放到Weka开发里讲,主要讲它怎么和Weka结合,Weka中并不是没有
Machine Learning系列实验--支持向量机SVM
理论部分见:http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/17/2591592.html
http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/7445035
//这个版本的代码仅可以算是初步实现,一些代码优化还有停止条件的选择还有待改进。
#include < ...