http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/18322149 ( SVM系列 )
本文是该系列的第二篇，第一篇参见： 逻辑回归 Vs 决策树 Vs 支持向量机: Part I. 在这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。其实 第一篇文章已经给出了很好的回答，不过在这里再补充一些。下面将继续深入讨论这个主题。事实上，这三个算法在其设计之初就赋予了一定的内部特性，我们将其分析透彻的主要目的在于：当你面临商业问题时，这些算法的特性可以让你在选择这些算法时得到一些灵感。 首先，我们来分析下逻辑回归（Logistic Regression）,它是解决工业规模问题最流行的
前面连续的七篇文章已经详细的介绍了支持向量机在二分类中的公式推导，以及如何求解对偶问题和二次规划这个问题，分类的应用有很多，如电子邮箱将邮件进行垃圾邮件与正常邮件的分类，将大量的图片按图中的内容分类，等等。但是，显示中海油大量问题是不能仅依靠分类就能完成的，例如，股票价格的预测等世纪问题需要采用回归来解决。今天，将给出支持向量机在回归方面的应用，最小二乘支持向量机 Least square support vector regression, LS-SVR. 作为标准SVM 的改进，最小二乘支持向量机（
作者：赵屹华，计算广告工程师@搜狗， http://www.csdn.net/article/2015-11-26/2826332 这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。 上面列出的算法都是用来解决分类问题（S
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本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，详细介绍回归和分类 （Regression And Classification）。
决策树（Decision Tree）是一种分为治之的决策过程。一个困难的预测问题，通过树的分支节点，被划分成两个或多个较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去（Recursive Partitioning）。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐简化。当分支节点的深度或者问题的简单程度满足一定的停止规则（Stopping Rule）时，该分支节点会停止分裂，此为自上而下的停止阈值（Cutoff Threshold）法；有些决策树也使用自上而下的剪枝（Pruning）法。
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)，在深度学习广泛应用之前，是最受欢迎的监督学习算法。其以强鲁棒性和非线性问题求解的能力倍受推崇。但是由于其发展较快，经过多次进化和改进，现阶段最成型的模型，尤其是一些规定的形式，使很多初学者很难理解它的思想。本篇有范君结合自身理解，尽力洞悉模型背后的创建过程，使学习平滑化。
决策树是一种基于树状结构的机器学习模型，用于分类和回归任务。它通过将数据分为不同的决策路径来进行决策。每个内部节点表示一个属性测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点代表一个类别标签或回归值。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法，它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。本文将详细介绍支持向量机的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出来，因为该数据集是线性可分的，左图是三种可能的分类方式，虚线基本没有办法将两种类别划分，另外
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章。 文末查看本文代码关键字，公众号回复关键字下载代码。 其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出
数山有路，学海无涯：机器学习概论 ---- 机器学习的基本原理与基础概念，其要点如下： 机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科； 根据输入输出类型的不同，机器学习
到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所使用的数据量。这就体现你使用这些算法时的技巧了，比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类的事。
支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，通过引入核函数，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。支持向量机也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题。
，代价图像如上图左所示，我们的优化目标是使得代价函数尽量的小，在图中可以看出，当
超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中，选择超平面以最佳地将输入变量空间中的点与它们的类（0级或1级）分开。在二维中，您可以将其视为一条线，并假设我们的所有输入点都可以被这条线完全分开。SVM学习算法找到导致超平面最好地分离类的系数。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中。支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。
当我们面对样本需要建立相应模型时，使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据，只有在样本量足够大时，该模型才具有一定的可靠性，而实际实验中，不一定每次实验都拥有足够大的样本，甚至是小样本，这时使用传统统计方法来建立出的模型，在可靠性方面就存在一定的局限，难以达到理想的效果（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。在实际预测工作中，应该将定性预测和定量预测结合起来使用，即在对系统做出正确分析的基础上，根据定量预测得出的量化指标，对系统未来走势做出判断。
对于人工智能来说，重中之重无疑是算法，对于企业来说，尤其是人工智能和机器学习领域的企业，究竟掌握多少算法以及数据基础，是推动和影响未来企业业务向前推进的重要参考标准。 决策树式 不仅只有在企业组织架构管理当中采用决策树的方式，在机器学习领域决策树同样也是一项重要的工具，通过使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。 📷 最小平方回归 这个算法在统计学当中进行了比较广泛的应用，所谓最小平方回归也就是秋线性回归的一种方法，用户可以把线性回归想成是用一条直线拟合若干个点。拟合的方
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
本文介绍了支持向量机模型，首先介绍了硬间隔分类思想（最大化最小间隔），即在感知机的基础上提出了线性可分情况下最大化所有样本到超平面距离中的最小值。然后，在线性不可分的情况下，提出一种软间隔线性可分方式，定义了一种hinge损失，通过拉格朗日函数和对偶函数求解参数。其次，介绍线性模型中的一种强大操作—核函数，核函数不仅提供了支持向量机的非线性表示能力， 使其在高维空间寻找超平面，同时天然的适配于支持向量机。再次，介绍SMO优化方法加速求解支持向量机，SMO建立于坐标梯度上升算法之上，其思想与EM一致。最后，介绍支持向量机在回归问题上的应用方式，对比了几种常用损失的区别。
近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题，很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来，许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面，如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法（KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
支持向量机（Support vector machine）是一种强大的机器学习算法，和神经网络相比，它在学习复杂的非线性方程时，能够提供更清晰和更加强大的方式。为了学习支持向量机，我们可以先从逻辑回归开始，看看如何经过小小的改动能得到支持向量机。
，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面可能有很多。直观上看，应该去找位于两类训练样本“正中间”的划分超平面，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的“容忍性”最好。例如由于训练集的局限性或噪声的因素，训练集外的样本可能比训练样本更接近两个类的分隔界，这将使许多划分朝平面出现错误，而红色的超平面受影响最小。换言之，这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见示例的泛化能力最强。
在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢？本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。
其中ξi是松弛变量，但它实际上是hinge(合页)损失函数，所以ξi也作为对应的点(xi, yi)的损失，如下图所示：
支持向量机的线性分类：是给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于他们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。
应当远大于 0，即 z 到了函数图像坐标轴的右边，你不难发现此时逻辑回归的输出将趋近于 1。相反地，如果我们有另一个样本，即 y=0。我们希望假设函数的输出值将趋近于 0，这对应于
该研究使用的是 CapitalBio 平台 (CapitalBio 公司) 芯片，非常清晰的研究思路；
1、声学模型 2、Deep Neural Networks 3、Hidden Markov Model等
在机器学习中，支持向量机（SVM，也叫支持向量网络），是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。是由Vapnik与同事（Boser等，1992；Guyon等，1993；Vapnik等，1997）在AT＆T贝尔实验室开发。支持向量机是基于统计学习框架与由Chervonenkis（1974）和Vapnik（1982，1995）提出Vapnik–Chervonenkis理论上的最强大的预测方法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
针对房价预测的回归预测能力排名,R-squared(用来衡量模型回归结果的波动可被真实值验证的百分比，也暗示了模型在数值回归方面的能力）
接下来我会从每个算法模型的介绍、基本原理、优缺点以及适用场景注意叙述，最后会基于开源数据集给出一个比较入门型的案例供大家学习~
有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。Y = f (X)，训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中n代表训练样本的大小，x和y分别是变量X和Y的样本值。
说在前面 我们的手撕深度学习算法讲坛终于要开始了。 本次手撕系列的讲师们都来自中国台湾机器学习读书会，他们是这样一群人： 📷 他们的工作甚至跟深度学习没有太相关， 但是他们—— 热爱算法、 愿意分享、 坚信： 基础科学研究如果被忽视， 连带会影响应用科学的发展！ 他们跟我们有一个共同愿望： 推动两岸深度学习算法发展和交流！ 关于SVM 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式
原文：一只鸟的天空(http://blog.csdn.net/heyongluoyao8) 在进行数据挖掘时，首先要进行商业理解，即我们需要达到什么目的，解决什么问题；其次需要进行数据理解，我们需要哪些数据以及需要什么样的数据；接着需要进行数据准备，即进行相关数据采集与读取，并进行数据预处理；继而建立相关模型，即使用什么算法与模型去解决这个问题；进而进行模型评估，即采用一些指标评价模型的好坏程度；然后，进行模型发布，即当模型的效果达到设定值之后，我们将模型进行上线发布；最后，进行模型更新
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
支持向量机作为机器学习中最为难于理解的算法，小编将以三篇的篇幅去讲解小编自己理解的SVM算法。主要包括：初识支持向量机原理、SVM如何解决线性不可分、SVM实践举例；当然网络上也会有很多关于SVM这一经典算法的资料，大家可参见参考文献，与我们及时交流，共同学习~ 用一句话说明SVM的原理，即通过特征空间中的最大间隔去找出该空间的分类超平面；其中最大间隔就可以用支持向量来求得。 引入支持向量机之前，先要说明最简单的线性分类器：感知机；一个线性分类器，感知机的学习目标就是要在 n 维的数据空间中找到一个分类超平
附注：除了以上两大类模型，还有半监督学习和强化学习等其他类型的机器学习模型。半监督学习是指在有部分标签数据的情况下，结合监督学习和无监督学习的方法进行模型训练。强化学习是指通过让计算机自动与环境交互，学习出如何最大化奖励的策略。
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
这篇笔记整理下支持向量机(support vector machine)的相关知识点。
摘要： 机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改
机器之心整理 参与：思源 Scikit-learn 中文文档已经由 ApacheCN 完成校对，这对于国内机器学习用户有非常大的帮助。该文档自 2017 年 11 月初步完成校对，目前很多细节都已经得到完善。该中文文档包含了分类、回归、聚类和降维等经典机器学习任务，并提供了完整的使用教程与 API 注释。入门读者也可以借此文档与教程从实践出发进入数据科学与机器学习的领域。 中文文档地址：http://sklearn.apachecn.org Scikit-learn 是基于 Python 的开源机器学习库，
机器学习 R语言有很多包可以做机器学习（Machine Learning）的任务。机器学习的任务主要有有监督的学习方式和无监督的学习方式。 有监督学习：在正确结果指导下的学习方式，若是正确结果是定性的，属于分类问题；若正确结果是定量的，属于回归问题。 无监督学习：在没有正确结果指导下的学习方式，例如：聚类分析、降维处理等 支持向量机 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。支持向量机属于一般化线性分类器，这族分类器
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