其他我的相关博客： 1、机器学习︱非平衡数据处理方式与评估 2、RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题 3、R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理中国台湾大学林智仁所设计和实现的库LibSVM（地址 ：http:www.csie.ntu.edu.tw~cjlinlibsvm），里面包含很多种语言的版本。 R语言的在e1071包中。sklearn之中有该算法，叫OneClassSVM? 来看图，一分类就是左图中一大堆点的区域，当有超过这一堆的就会分到另外一类。? 来源知乎：什么是一类支持向量机（one class SVM），是指分两类的支持向量机吗？ ，我们不用喂给分类器label，而是无监督的。
前言： 对于SVM的了解，看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解，比如线性分类器，和求凸二次规划中用到的高等数学知识。 于是我便是用了LibSvm，也就是中国台湾大学某某教授写的一个专门用于svm的工具包，其中有java语言的，python语言的，c语言的。 我只拿了其中的两个文件svm.cpp 和svm.h ，这两个c语言的头文件和源文件已经可以直接拿来训练模型和预判分类了。 一，LibSvm的简单介绍这里只介绍libSvm中的C语言版本，也就是前言中说的svm.cpp和svm.h。 1.结构体介绍svm.h 文件包含了svm中所有的结构体和函数声明。 发现c++里写的函数都会被换一个名字，而c语言写的函数都是正常的。那是因为c++支持函数名重载，所以编译器会根据自己的规则对函数名进行篡改，防止命名发生冲突。
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python苦短_SVM算法概述支持向量机的简单测试，R语言可以通过e1071包实现，无论对于R还是python都算是个基础算法python通过sklearn模块中的SVM进行代码# 从sklearn中导入鸢尾花数据集 sklearn.model_selection.train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=1, train_size=0.6)# 构建分类器 # kernel=rbf核函数为高斯# gamma 越大容易过拟合# decision_function_shape:one vs one,多分类，ovr：one vs rest,一个类别和其他类别clf = svm.SVC(C=0.8, kernel=rbf, gamma=20, decision_function_shape=ovo)# 拟合分类器clf.fit(x_train, y_train)SVC ：1.0SVM-输出测试集的准确率为：0.85结束语简单测试，后续补充love&peace
或许你已经开始了自己的探索，听说过线性可分、核心技巧、核函数等术语。支持向量机（SVM）算法的核心理念非常简单，而且将其应用到自然语言分类任务中也不需要大部分复杂的东西。 它可以与其他线性分类器共同使用，如逻辑回归等。支持向量机只负责找到决策边界。支持向量机如何用于自然语言分类？有了这个算法，我们就可以在多维空间中对向量进行分类了。如何将它引入文本分类任务呢？ 既然需要如此考虑，那么什么是自然语言处理需要的核函数？我们需要费线性分类器吗？亦或是数据线性分离？事实证明，最好坚持使用线性内核，为什么？回到我们的例子上，我们有两种特征。 一些现实世界中 SVM 在其他领域里的应用或许会用到数十，甚至数百个特征值。同时自然语言处理分类用到了数千个特征值，在最坏的情况下，每个词都只在训练集中出现过一次。 采用pca降维的SVM分类器 SVM.py代码如下： 1#!
该文件中还加入了核函数（线性核函数，RBF核函数），具体实现参见 kernelTrans(self,x,z)libSVM.py该文件实现了一个SVM多分类器,其实现原理是：对于样本中的每两个类别之间都训练一个 SVM二分类器。 对于k个类别， 共可训练出k(k-1)2个SVM二分类器。在预测时，将测试样例分别输入到k(k-1)2分类器中。 假设（i,j)表示划分类别i和类别j的SVM分类器对于每个分类器(i,j)：若分类结果为+1，则count +=1若分类结果为-1，则count +=1最后分类结果取相应类别计数最大的那个类别作为最终分类结果本文件还实现了将训练的模型保存成文件 项目2 支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等?项目3 使用SVM算法对短文本分类?
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。 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，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。 默认为C分类器。kernel:在非线性可分时，我们引入核函数来做。默认为高斯核。顺带说一下，在kernel包中可以自定义核函数。 degree:多项式核的次数，默认为3gamma:除去线性核外，其他核的参数，默认为1数据维数coef0:多项式核与sigmoid核的参数，默认为0.cost:C分类中惩罚项c的取值nu:Nu分类，单一分类中
#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。 在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。 我们仍然有必要了解文本分析方面的知识。用R语言来处理文本分析已经是公认的事实（详见R语言中的自然语言处理）。tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。 文本分析最重要的部分就是得到每个文档的特征向量，其中词语特征最重要的。当然，你也可以将单个词语特征扩展为双词组，三连词，n-连词等。在本篇文章，我们以单个词语特征为例做演示。 ：models = train_models(container, algorithms=c(MAXENT , SVM, RF, BAGGING, TREE))现在，我们可以使用训练过的模型做测试集分类
Python与Java, C, C++并列为全球4大最流行语言. 从C到C++,到Java再到Python, 细节越来越少, 让开发者把更多的精力放在”做什么”, 而不是”怎么做”.早就听说Python容易, 但没想到这么容易, 机器学习的分类器, 或是中文分词能在十行内搞定 实例一: 机器学习SVM分类器1) 目标 用SVM分类器训练数据, 然后实现分类2) 安装机器学习的相关库 $ sudo apt-get install python-sklearn3 ) 代码from sklearn import svm X = , , ] # training samples y = # training target clf = svm.SVC() result = clf.predict() # predict the target of testing samples print result # target 4) 运行结果 (将训练数据分类为
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。 我们仍然有必要了解文本分析方面的知识。tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。它在文本清洗（词干提取，删除停用词等）以及将文本转换为词条-文档矩阵(dtm)方面做得很好。 文本分析最重要的部分就是得到每个文档的特征向量，其中词语特征最重要的。当然，你也可以将单个词语特征扩展为双词组，三连词，n-连词等。在本篇文章，我们以单个词语特征为例做演示。 其它机器学习方法怎样呢？下面我们使用RTextTools包来处理它。 ：models = train_models(container,algorithms=c(MAXENT , SVM, RF,BAGGING, TREE))现在，我们可以使用训练过的模型做测试集分类:results
C语言中的枚举类型常年跑龙套当配角，不受待见，这当然是有其个人原因的。今天来个小知识，看看枚举为什么那么衰，也顺便看看怎么用。 我们先来回忆一下为什么需要枚举，枚举究竟是个什么东东？ ，实际上就定义了枚举变量的有效范围，从red（即1）开始，到purple（即7），超过此范围的，对于枚举类型 enum spectrum 而言都是非法的，因此变量 color 的取值只能是red 到 purple 这么看来，枚举是一种挺好玩也挺有用的东西，但是在C语言中怎么就不受待见了呢？ 原因是C语言只提供了一种阉割版的枚举，以上两大目的在C中实质上都是没有实现的，也就是说，在C语言中，实际情况是这样的：color = blue; 正确，此时color就是5color = 5; 正确 ，此时color就是bluecolor = 8; 正确，8是整型，跟枚举完全没有任何区别color = red + orange; 正确，完全等价于 color = 1+2你看明白了吧，C语言中的所谓枚举其实就是个坑爹货
编程语言中的数据类型，那是一个刚开始接触代码的初学者会学习的第一个概念，但是我们对这个概念真的理解彻底吗？我看不一定。? 请看下面这段会被实验室大神，或者技术装逼犯看不起的定义语句：int sum;也难怪，这么简单的定义语句，实在没什么好讲的，即便是对一个零基础小白，解释完这条语句也是三言两语的事儿，不信你听听：“定义了一个称之为 也就是说，即便你要将一头大象塞进去也是可以的，编译器阻止不了你，但是一旦你对a这块内存进行引用，编译系统会将里面的东西一概认为是int型数据，因为一开始定义的时候大家就说好了嘛！ struct elephant 一头大象{ char c; double f; int i; char s;}; int a;struct elephant x = {w, 3.14, 100, hey 就这么着，系统就按照 int 型指针的语法来解释 p 了。 这下清楚数据类型强制转换的意思了吧。
图1 选用花瓣的长度和宽度特征对数据做分类的结果函数svm()在建立支持向量机分类模型时有两种方式。 图2 SVM分类结果在使用第一种格式建立模型时，若使用数据中的全部特征变量作为模型特征变量时，可以简要地使用“Species~．”中的“．”代替全部的特征变量。 ), 5. + col = c(orange,blue,green), lty = 1) 在图3中我们可以看到，鸢尾花中的第一种setosa类别同其他两种区别较大，而剩下的versicolor类别和virginica SVM的“核”武器19. GBDT算法（详细版）20. 基于SURF算法相似图像相对位置的寻找21. 降维方法（一）：PCA原理22.SVM的R语言实战参考文献：R语言实战 机器学习实战免责声明：本文系网络转载。版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！
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 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？ 除了一阶软间隔分类器，SVM的目标函数还有二阶软间隔分类器的形式： ? 而无论是上述哪种情况，实际上都是为目标函数引入一个损失，而上面的参数C被称之为惩罚因子。 Screenshot (44).png可以拿一个很直观的例子说明惩罚因子C的影响，C越大意味着对训练数据而言能得到很好的分类结果，但是同时最大分类间隔就会变小，毕竟我们做模型不是为了在训练数据上有个多么优异的结果 相反的，如果C比较小，那么间隔就会变大，模型也就有了相对而言更好的泛化能力。最后新的目标函数（采用一阶范式）： ? 这里的约束条件是2n个。
分类战车SVM（第三话：最大间隔分类器）查看本《分类战车SVM》系列的内容：第一话：开题话第二话：线性分类第三话：最大间隔分类器第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 附录：用Python做SVM模型转载请注明来源---- 1.回顾前面说到，线性分类器就是找一个平面，能最好的区分不同类别的样本，logistic模型找的那个超平面，是尽量让所有点都远离它，而SVM寻找的那个超平面 ，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离，即只用到那些“支持向量”的样本——所以叫“支持向量机”。 上一文中，我们把线性分类器的分类标准用数学语言给表达了，原来的标准是：当某点带入f(x)使得f(x)>0时，则该点在直线上方，则说明属于圆圈；当某点带入f(x)使得f(x)>0，那么就越可以有信心的把这个点评为圆圈即
分类战车SVM（第三话：最大间隔分类器）1.回顾前面说到，线性分类器就是找一个平面，能最好的区分不同类别的样本，logistic模型找的那个超平面，是尽量让所有点都远离它，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离 上一文中，我们把线性分类器的分类标准用数学语言给表达了，原来的标准是：当某点带入f(x)使得f(x)>0时，则该点在直线上方，则说明属于圆圈；当某点带入f(x)使得f(x)>0，那么就越可以有信心的把这个点评为圆圈即
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 )博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包,可以解决分类问题(包括 C−SVC 、ν−SVC )， 回归问题(包括 ε − SVR 、v− SVR ) 以及分布估计(one 他不仅提供了 LIBSVM 的 C++语言的算法源代码,还提供了 Python、Java、R、MATLAB、Perl、Ruby、LabVIEW以及 C#.net 等各种语言的接口,可以方便的在 Windows abcda：在这个分类下包含这个词的文档数量b：不在该分类下包含这个词的文档数量c：在这个分类下不包含这个词的文档数量d：不在该分类下，且不包含这个词的文档数量因为前面统计了每个类下，每个词，文章数和每个词 z1 = a*d - b*cx2 = (z1 * z1 * float(N)) ( (a+c)*(a+b)*(b+d)*(c+d) )计算之后，排序，并取出前1000个词（这里指的每个类别的特征词）。
> # svm函数的基本语法及参数解释> svm(formula, data = NULL, ..., subset, na.action =na.omit, scale = TRUE)# formula ，svm模型根据因变量y是否为因子，type选择C-classification或eps-regression# kernel:指定建模过程中使用的核函数，目的在于解决支持向量机线性不可分问题。 .cost:C分类中惩罚项c的取值nu:Nu分类，单一分类中nu的值cross:做k折交叉验证，计算分类正确性。 首先，对于分类问题而言，svm()han函数中的type参数有C-classification、nu-classification和one-classification三种选项， 核函数kernel参数有 我们依然使用iris数据集(R中自带的关于三类植物的数据集)来做svm分类。如下 data(iris) ir
编译(Compilation)编译过程就是把预处理完的文件进行一系列的词法分析，语法分析，语义分析及优化后生成相应的汇编代码。 $ gcc –c hello.c –o hello.o或者$ as hello.s –o hello.co由于hello.o的内容为机器码，不能以普通文本形式的查看（vi 打开看到的是乱码）。4. helloworld的大体编译和链接过程就是这样了，那么编译器和链接器到底做了什么呢？编译过程可分为6步：扫描（词法分析）、语法分析、语义分析、源代码优化、代码生成、目标代码优化。 词法分析：扫描器（Scanner）将源代的字符序列分割成一系列的记号（Token）。lex工具可实现词法扫描。语法分析：语法分析器将记号（Token）产生语法树（Syntax Tree）。 yacc工具可实现语法分析(yacc: Yet Another Compiler Compiler)。语义分析：静态语义（在编译器可以确定的语义）、动态语义（只能在运行期才能确定的语义）。
lisvm包的安装，网上教程太多，众说纷纭，在此做一个简单的总结 LibSVM是中国台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授2001年开发的一套支持向量机的库，这套库运算速度还是挺快的，可以很方便的对数据做分类或回归 因为Python版本的svm需要调用很多c语言实现的接口，所以必须添加这个动态链接文件，否则运行会出错。 这是因为在svmutil.py模块中有两个导入语句：from svm import *from svm import __all__ as svm_all这两个导入语句中，默认svm已经是在系统路径中， Java——主要是应用于java平台；Python——是用来参数优选的工具，稍后介绍；svm-toy——一个可视化的工具，用来展示训练数据和分类界面，里面是源码，其编译后的程序在windows文件夹下； 进入程序框架后，里面什么都没有，然后找到你的程序目录，把svm-train.c、svm.h和svm.cpp拷贝过去（.c文件是c语言的，要是你习惯了c++，你尽可以改成.cpp），然后把这3个文件添加到工程
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