因为除去Volume以外，其余数据都是Price，基于Price并不能很好的表达股票的特性，或者说并不太适用于SVM分类算法的特性。...基于SVM算法的特性，股票并不是到达一个价格范围就有大概率涨或跌（不知道我这个表达大家能不能看懂）。 2.基于上述原因，我决定将Price转换成另一种形式的数据。...（我也并不太懂经济学，仅仅是为了寻找另一种更好的方案） 3.单纯地基于历史数据是完全不够的，因此还使用了R语言和tm.plugin.sentiment包，进行语义分析，进行新闻正面负面的判定。...SVM算法： 股票数据不能完全基于历史数据，因此需要一定数量的历史数据推出预测数据，例如这边使用了70天的数据训练，来推出后一天的股票涨跌，而不是所有的历史数据。 ?...最后的成绩是53.74%的正确率，对于一个基本使用历史数据来预测股市的方法而言已经是个不错的结局了。
凸优化理论广泛用于机器学习中，也是数学规划领域很重要的一个分支，当然也是很复杂的。本文总结一下我获取的资料和个人在一些难点上的理解。...凸优化的目标就是解决带约束条件函数的极值问题。 凸优化解决的通用模型是： 很显然，所有的极值问题都可以转化成如上的模型。面对这个问题，凸优化理论怎么处理的呢？...3个条件，才属于凸优化的范畴。...凸优化与SVM 1、满足条件 回到SVM的初始模型 可以看到， 是二次函数，典型的凸函数！ 而约束条件最高阶只有一阶，确实是仿射函数。 也就是说，SVM可以套用凸优化理论。...2、建模 可以很简单的写出，其拉格朗日形式为： 其对偶问题是先求以w、b为参数的min，再求以α为参数的max，这部分具体推导已经在文章 《 机器学习之SVM原理 》中做了，有兴趣可以了解。
此方法的返回值的数据类型为生成器，可以for循环获取生成器中的每个元素，生成器的每个元素的数据类型为元组，元组中的第1个元素为训练集在样本中的索引，第2个元素为测试集在样本中的索引。...from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import ShuffleSplit cv_split = ShuffleSplit...交叉验证结果.png 交叉验证第2种写法，代码如下： from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import ShuffleSplit...使用sklearn.pipeline库中的Pipeline方法实例化Pipeline对象时，需要1个参数，参数的数据类型为列表，列表中的每个元素的数据类型为元组或列表。...代码如下： from sklearn.svm import SVC from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection
引言 上一篇文章中，我们通过数学推导，将 SVM 模型转化为了一个有不等式约束的最优化问题。...SVM 数学描述的推导 这看上去是一个非线性规划的复杂问题，在《高等数学》中，我们已经学习过这类问题如何来求解。 — KKT 条件，本文我们就来详细了解一下 KKT 的推导过程。 2....有等式约束的最优化问题 — 拉格朗日乘子法 我们首先需要了解如何处理一个有等式约束的最优化问题。 2.1....极值点在约束条件边界上 在这种情况下，我们成功将不等式约束的优化问题转化为了有等式约束的优化问题，根据上面我们推导出的拉格朗日乘子法就可以计算出极值点。...(x0, y0) 的取值，以及拉格朗日乘子 λ 的值。 4. SVM 数学描述推导 于是，问题转换成为： 5. 参考资料 同济大学《高等数学》第七版。
SVM 回顾一下之前的SVM，找到一个间隔最大的函数，使得正负样本离该函数是最远的，是否最远不是看哪个点离函数最远，而是找到一个离函数最近的点看他是不是和该分割函数离的最近的。 ?...之前讲SVM的算法：https://www.jianshu.com/p/8fd28df734a0 线性分类 线性SVM就是一种线性分类的方法。输入 ? ，输出 ? ，每一个样本的权重是 ?...损失函数 之前的SVM是把正负样本离分割函数有足够的空间，虽然正确的是猫，但是猫的得分是最低的，常规方法是将猫的分数提高，这样才可以提高猫的正确率。...这种损失函数称为合页损失函数，用的就是SVM间隔最大化的思想解决，如果损失函数为0，那么不用求解了，如果损失函数不为0，就可以用梯度下降求解。...这种squared hinge loss SVM与linear hinge loss SVM相比较，特点是对违背间隔阈值要求的点加重惩罚，违背的越大，惩罚越大。
在建立的一个合理的模型之前，对数据要进行收集，搜集除已有销量数据之外的额外信息（比如天气，地点，节假日信息等），再在搜集的数据基础上进行预处理。...随机森林 用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...支持向量回归（SVR） SVR最本质与SVM类似，都有一个缘，只不过SVM的保证金是把两种类型分开，而SVR的保证金是指里面的数据会不会对回归有帮助。...模型优化 1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参。...，销量的预测值的趋势已经基本与真实销量趋势保持一致，但是在预测期较长的区间段，其预测值之间的差别较大。
学习完了复杂的理论知识，很多朋友可能非常想通过一个实际的例子，动手编写出一个SVM程序，应用到实际中。那么本文就将带领大家动手写出自己的SVM程序，并且应用到图像的分类问题中。...SVM的基本思想 简单来说，支持向量机SVM就是在特征空间中找到一条最佳的分类超平面，能够让正、负样本距离该超平面的间隔（margin）最大化。...优化策略与损失函数 通常来说，SVM的优化策略是样本到分类超平面的距离最大化。也就是说尽量让正负样本距离分类超平面有足够宽的间隔，这是基于距离的衡量优化方式。...因此，这种新的SVM优化策略可以这样理解：正确类别对应的得分函数s应该比其它类别的得分函数s大一个阈值 ΔΔ\Delta： syi≥sj+Δsyi≥sj+Δ s_{y_i}\geq s_j+\Delta...总结 本文讲述的线性SVM利用距离间隔最大的思想，利用hinge loss的优化策略，来构建一个机器学习模型，并将这个简单模型应用到CIFAR-10图片集中进行训练和测试。
写在前面 在SVM系列（三）：手推SVM中，无论是求解硬间隔问题： 还是求解软间隔问题： 我们都有意无意跳过了拉格朗日乘子 的求解，今天我们就来求一求。...其基本思路是：如果所有的变量的解都满足此最优问题的KKT条件，那么这个最优问题的解就得到了，因为KKT条件是该最优化问题有解的充要条件。...在SVM系列（三）：手推SVM中，求解软间隔问题的2.2.6中，我们说过： 前面求导时我们已经得到了： ，求解 的思路跟前面一样，任取一个支持向量 ，我们知道支持向量满足： 但是这里面有一个不确定量...2.根据上面的选取优化变量的准则，选取两个要优化的变量 以及 ，求得它们的最优解 以及 ，更新 为 。...往期文章推荐 ☞SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明 ☞SVM系列（二）：核方法概述---正定核以及核技巧 ☞SVM系列（三）：手推SVM KI的算法杂记 CSDN博客 @Cyril_KI
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1 通过简单案例了解SVM的分类作用 在Sklearn库里，封装了SVM分类的相关方法，也就是说，我们无需了解其中复杂的算法，即可用它实现基于SVM的分类。...17 lineY = slope*lineX-(svmTool.intercept_[0])/sample[1] 在第11行里，我们创建了基于SVM的对象，并指定该SVM模型采用比较常用的“线性核...，我们用基于SVM的方法，通过一维直线来分类二维的点。...据此可以进一步推论：通过基于SVM的方法，我们还可以分类具有多个特征值的样本。...在如下的PredictStockBySVM.py案例中，我们给出了基于SVM预测股票涨跌的功能。 1 #!
为了降低编码复杂度，我们对VVC帧内编码提出了一种基于支持向量机（SVM）的快速 CU 划分算法，该算法通过使用纹理信息预测 CU 的划分来提前终止冗余划分。...因此，在快速划分算法中，在不检查RDO过程的情况下预测是水平划分还是竖直划分及其重要。 ? 基于上述，提前预测CU是否划分以及是水平划分还是竖直划分可以减少巨大的编码复杂度。...这种设计的好处是对不同大小的 CU 进行单独训练可以提高分类器的预测精度，并且可以减少特征和支持向量的数量，从而减少 SVM 预测带来的overhead。...基于以上思路，考虑到特征计算的复杂性，我们选择以下特征： lQP：当前CU的量化参数。 lVar：当前CU像素值的方差。 lGrad：当前CU的梯度，包括水平梯度Gradx和竖直梯度Grady。...SVM分类器的预测过程是计算当前特征向量与所有支持向量的内积之和。因此，SVM 分类器的支持向量数量决定了预测过程的复杂程度。
本小节从SVM算法的基本思想推导成最终的最优化数学表达式，将机器学习的思想转换为数学上能够求解的最优化问题。SVM算法是一个有限定条件的最优化问题。...a SVM背后的最优化问题 SVM算法的本质就是最大化margin，在二分类任务中margin定义为这两个类别的支撑向量所决定的两根直线的距离。本小节以二分类任务为例。 ?...线性回归和逻辑回归算法中的最优化都是没有限定条件的全局最优化问题，而对于SVM算法来说最优化问题是一个有限定条件的最优化问题。加不加限定条件在最优化的领域中求解问题的方法是大不相同的。...b 小结 本小节从SVM算法的思想一直推导到最后一个具体形式的数学表达式，将机器学习算法转变成一个在数学上求解最优化的问题。...本小节介绍的最优化问题其实解决的是Hard Margin SVM的问题，此时处理的数据是线性可分的。大多数情况下数据不是线性可分的，此时就必须使用Soft Margin SVM。
---- 导语：本文先介绍了凸优化的满足条件，然后用一个通用模型详细地推导出原始问题，再解释了为什么要引入对偶问题，以及原始问题和对偶问题的关系，之后推导了两者等价的条件，最后以SVM最大间隔问题的求解来说明其可行性...凸优化的目标就是解决带约束条件函数的极值问题。 凸优化解决的通用模型是： 1.png 很显然，所有的极值问题都可以转化成如上的模型。面对这个问题，凸优化理论怎么处理的呢？...3个条件，才属于凸优化的范畴。...凸优化与SVM 1、满足条件 回到SVM的初始模型 35.png 可以看到， 36.png 是二次函数，典型的凸函数！ 而约束条件最高阶只有一阶，确实是仿射函数。...也就是说，SVM可以套用凸优化理论。
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一个线性分类器，是最经典的分类算法，其核心目标就是找到最大间隔超平面。本文记录SVM的推导过程。...概述 SVM就是一个分类器，只是相对于传统的线性分类器，它添加了一个支持向量的概念。...考虑一个分类任务 从图片上解释，对于一组数据，SVM在使用直线的同时要求数据点距离这条直线的最小距离最大，也就是说分类器和数据之间要有足够大的“间隔”。...这样做的好处是很明显的，越大的“间隔”代表了更大的转圜空间，在得到新的数据之后更容易将其正确分类。 而SVM的工作就是求解这个最大间隔，也就是最优化问题。...目标函数 SVM是一个线性分类器，SVM的目标就是找到最大间隔超平面。
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量...（Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子 网上有很多关于SVM的优秀博客与其他学习资料，而个人感觉本系列博客与其他关于SVM的文章相比，多了一些细节的证明，比如线性分类器原理...同样是SVM，在《支持向量机导论》中有170+页的内容，而在《机器学习》（周志华）一书中仅仅是一个章节的内容，中间略过了细节推导的过程，这些被略过的推导过程在本系列博客中都会加入，也是在自学时验证过程中的一些总结...在上一篇的内容中（学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔），我们最后我们推导出优化目标为： ? 其中约束条件为n个，这是一个关于w和b的最小值问题。...根据拉格朗日乘子法：就是求函数f(x1,x2,…)在g(x1,x2,…)=0的约束条件下的极值的方法。
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（...Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子 先说一个事引出这个博客的内容，我最近投的一篇论文被拒稿，用到的方法使SVM（很惭愧，还在用20年前的算法，当然这并不是重点）...，审稿意见里面有一段话是这样说的（说的很中肯）：“该方法本身的特点来看就很难达到100%正确率”，当然这并不是说SVM无法做到100%，我理解的很难达到的原因就是在于SVM算法本身的松弛因子的引入。...为什么要引入松弛因子 从前面四个内容来看，SVM理论可以完美的找到正负样本间的最大的分类间隔，这意味着不仅仅可以实现对训练数据的分类，还保证了决策平面是最理想的。那么SVM为什么还要引入松弛因子呢？...那么最后整理得到的对偶问题就是： ? 这个结果和学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题最后的结果很像，只是多出了些约束。
分析师：Wenyi Shen 校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。...在全部数据的60天内，认为消费总次数小于80次的为经常点外卖的人，剔除他们，不认为属于低消费人群。 不存在收费错误的情况。...绘制出标准化后的数据的SSE(Sum of Squared Errors）随分类个数变化的肘形图如下图所示: 使用簇为4的k-means聚类算法对标准化后的数据进行聚类，并得到各个分类中心的经过标准化后的均值和标准差及每个数据的所属的簇...（即标签） 将标准化后的数据还原，并画出平均消费价格和消费价格的方差与分类标签的关系图，如下图所示: 价位分类 最终的聚类效果如下。...我们以70%的数据做训练集，30%做测试集，建立SVM(支持向量机)分类模型，输出测试数据的准确率、精确率、召回率和F1值，以及混淆矩阵热力图，效果如下所示: 训练SVM模型后，我们获得了权重和偏置项
1 SVM的优化推导 1.1 SVM的超平面 SVM模型的基本原理，就是寻找一个合适的超平面，把两类的样本正确分开。单个SVM只能处理二分类，多分类需要多个SVM。 【什么是超平面？】...1.3 SVM求解 现在求得了基本型。现在可以来进一步优化这个最小化问题。但是首当其冲的问题便是，如何处理这个约束条件。这里用到的方法是拉格朗日乘子法。...将约束条件以的权重加入到优化问题中，所以可以得到： 这里的loss就是我们要最小化的对象； 这里的m就是支持向量的数量。...3.1 SVM的基础内容 这里先介绍一下对SVM的部分基础知识，以及本文使用的算法符号。...SVM是支持向量机，用在分类任务上，一般是二分类任务，如果是多分类任务的话，就需要多个SVM进行集成； SVM中的两类样本的真是标签是【+1】，【-1】，而不是神经网络中的0和1。
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