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机器学习（五）
确定执行的优先级 建立一个垃圾邮件的分类器，垃圾邮件用y=1表示，非垃圾邮件用y=0表示，应用监督学习的方法，区分垃圾邮件和非垃圾邮件。 那么首先要想到的是如何表示邮件的特征向量x，通过特征向量x和分类标签y可以训练一个分类器，一种选择邮件特征向量的方法，提出一个可能含有NLP学习笔记-支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法也是一种处理二分类问题的线性分类器，是一种监督学习的方法，是用来解决样本求解的最大边距超平面的问题，是边界决策中常见的分类方法。 最大间隔 SVM听上去高深且难以理解，不妨举个来了解SVM的思想。小学时，同桌之间经常会用支持向量机1——线性可分情况
支持向量机 线性可分 线性可分：假设特征空间为二维，存在一条直线，可以将两类样本分开，则为线性可分；则非线性可分即为不存在一条直线，将两类样本分开。在三维中，直线变为平面。超过四维时，则直线平面化为超平面。 线性可分的严格定义：一个训练样本集 \(\left\{\left(X_{i}, y_{i}\right),深入浅出理解SVM支持向量机算法
支持向量机是Vapnik等人于1995年首先提出的，它是基于VC维理论和结构风险最小化原则的学习机器。它在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并在一定程度上克服了“维数灾难”和“过学习”等传统困难，再加上它具有坚实的理论基础，简单明了的数学模型，使得支机器学习：支持向量机
1、间隔与支持向量 支持向量机(support vector machine)是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。 对于二分类学习，假设现在的数据是线性可分的，这时分类学习最基机器学习-感知机模型
一、引言 单层感知机是神经网络的一个基本单元，类似于人类的神经网络的一个神经元，神经网络是由具有适应性的简单单元(感知机)组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。感知机可以理解为对输入进行处理，并得到输出结果的机器。我们手撕SVM
首先了解一下SVM是干什么的，SVM用来分类样本的。SVM的目标是寻找到一个最佳的超平面使得（超平面可能有很多，最佳超平面和支持向量之间的间隔最可能大）。划分超平面可以通过线性方程来描述： $$ w^Tx+b = 0 $$ $w=(w_1;w_2;...;w_d)$为法向量，决定了超平面的方向，$b$为位移项，据定了超平面支持向量机SVM（一）：基本概念、目标函数的推导（及函数间隔取１的深入思考）
本文旨在介绍支持向量机（SVM）的基本概念并解释SVM中的一个关键问题： 为什么SVM目标函数中的函数间隔取１？ 一、分类问题 给定N个分属两类的样本，给出一个决策边界使得边界一侧只含一种样本（如下图） 从直观上讲，两种样本集被分开的“间隔”越大表示分类效果越好，如下图中，边界2的效果显然支持向量机学习笔记
支持向量机 \(R^n\)空间中的点\(x\in R^n\)，超平面\(f(x)=w^Tx+b=0,w\in R^n,b\in R\)。 整个n维空间被分成两部分。\(w\)就是这个超平面的法向量。\(w\)指向的那个方向就是\(f(x)\)为正的那一部分。 点到超平面距离：\(\frac{|ax_0+by_0+c|}{\sqrt{a^2+b^2}}\)。为了想让距离体现出SVM基本概念及Python实现代码
SVM（support vector machine）支持向量机： 注意：本文不准备提到数学证明的过程，一是因为有一篇非常好的文章解释的非常好：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） ，另一方面是因为我只是个程序员，不是搞数学的（主要是因为数学不好。），主要目的是将SVM以最通俗易懂，简单粗暴的方式解释清楚。 线Kernel方法
机器学习中的核函数与核方法（是什么？为什么？怎么做？）CSDN博客 上文中，二维空间用椭圆分类。用x和y再造/算出个z，就升维了，可以用平面来分隔了。 还有人说(大意)“核函数化复杂为简单，化不可能为可能”。 能不能这么理解： 椭圆有方程，可以用不多的几个数来描述。遇到更复杂的例子，小孩子也可以分类问题常用算法——SVM概述
SVM（支持向量机）是一种分类模型，作为机器学习中很基础的一个知识点，本文将对其进行一个较简洁并且容易理解的描述，也是自己的一个复习，若有疏漏，请多指正。 目录 场景 SVM的分类 基本模型 对偶算法 软间隔 核技巧 场景： 对一个二类分类问题： 以线性可分数据为例，需要得到一个分离超平面TansX 系列，知识图谱嵌入（KGE）论文阅读
TansX 系列（一） 上篇文章 重点介绍了 TansE 算法的实现原理，核心思想：使得找出 h + r ≈ t 的（置信度相对高的）三元组做预测 文末也提到，这种方法也具有特定的缺陷，对语义关系不能进行很好处理，特别是在一对多关系等模式，如下图所示： 在替换三元组的尾实体向量后，这些新三元组都拥有感知机、支持向量机、神经网络的关系
感知机模型 感知机是最早的人工智能算法，他是支持向量机和神经网络的基础。 它的基本思想是找到一条直线，将两类样本进行划分。其求解方法则类似与梯度下降法不断对w,b进行调整。 它的模型如下： 对每个训练样本（xi，yi），执行一下操作： （i）若wx+b>0，且y=-1，则w=w-x，b=b-1； （ii）若wx+b<0，且y=+1，则w=支持向量机（SVM）
支持向量： 超平面： 资料汇总： 【视频】机器学习课程 7 支持向量机（线性模型）数学描述 【视频】算法：线性支持向量机 1 1 支持向量机要解决的问题 软间隔最大化（线性不可分类svm）【数据科学基础复习 - 3】PCA主成分分析
本文仅就PCA原理及应用作一简单总结, 具体的数学原理等考试后再补上. 1. PCA推导 目标 对于正交空间中的样本点，现想将其投影到一个低维超平面中使得所有样本可在该平面中得到恰当的表达. 什么叫恰当的表达？ 最近重构性：样本点到该超平面的距离都足够近(距离最小). 最大可分性：样本点线性可分支持向量机
目录一、线性可分支持向量机二、函数间隔、几何间隔1.函数间隔2.集合间隔 SVM是一个二元分类算法。 SVM学习策略：间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。（间隔最大化使它有别于感知机。） 支持向量机模型包括：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。 当训练集SVM的原理
（原创） 本文讨论svm，支持向量机的原理 1 思想 找到最大间隔的分离超平面 wx+b，（从数学上可以证明他有存在性和唯一性） 那么怎么样度量间隔，以及怎么求解最优化问题，就是接下来的内容 2 函数间距和几何间距 函数间隔和w成比例，为了避免这个影响，引入了w规范化 | w | =1后的 几何间隔 3 约束条【电力负荷预测】基于matlab日特征气象因素支持向量机SVM电力负荷预测【含Matlab源码 1612期】
一、SVM简介 机器学习的一般框架： 训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树、KNN）=>得到结果 1 SVM定义 支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两统计学习方法-感知机+手写代码
前言 最近在看李航博士的《统计学习方法》在这里做一个小小的记录，写一下自己的理解 欢迎大家批评指正。 正文 感知机的直观理解 感知机应该属于机器学习算法中最简单的一种算法，其原理可以看下图： 比如说我们有一个坐标轴（图中的黑色线），横的为x1轴，竖的x2轴。图中的每一个点都是由西瓜书第六章——支持向量机
西瓜书第六章——支持向量机 前言一、间隔与支持向量1.1、算法原理1.2、超平面1.3、几何间隔1.4、支持向量机1.4.1、模型1.4.2、策略 二、对偶问题2.1、凸优化问题2.2、拉格朗日对偶问题2.3、拉格朗日对偶代入主问题 三、软间隔与支持向量回归3.1、软间隔3.2、支持向量回智能优化算法：金鹰优化算法-附代码
智能优化算法：金鹰优化算法 文章目录 智能优化算法：金鹰优化算法1.算法原理1.1 猎物选择1.2 攻击行为1.3 巡航行为1.4 移动到新的位置 2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：金鹰优化算法（Golden Eagle Optimizer，GEO）是于2020年提出的新型智能优化算法，具有收敛速度快，寻优能2.kd树
1：kd简介 1.1 什么是kd树 根据KNN每次需要预测一个点时，我们都需要计算训练数据集里每个点到这个点的距离，然后选出距离最近的k个点进行投票。当数据集很大时，这个计算成本非常高，针对N个样本，D个特征的数据集，其算法复杂度为O（DN^2）。 kd树：为了避免每次都重新计算一遍距离，算法会把距离信息【西瓜书阅读笔记】06支持向量机
零、Maximal margin classifier and Support Vector classifier https://www.youtube.com/watch?v=efR1C6CvhmEhttps://www.youtube.com/watch?v=efR1C6CvhmE 一、间隔与支持向量： 1、通过升维寻找使margin最大的threshold 注意：该图表示三维空间，+对应y=1，-对应y=-1。吃瓜教程|Datawhale-10月（4）
吃瓜教程|Datawhale-10月（4） 神经网络 神经元模型 M-P 神经元模型（一个用来模拟生物行为的数学模型） 在此模型中，神经元接收到来自 n 个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数（模拟“抑制”