本文将详细解析四种常见的线性分类器——Logistic 回归、Softmax 回归、感知器和支持向量机(SVM),以帮助读者深入理解其原理、应用及优劣点。 一、Logistic 回归:二分类问题的经典之作 1.1 什么是 Logistic 回归? Logistic 回归 是一种专注于二分类问题的线性分类器。尽管名字带有“回归”,其本质是分类模型。通过对输...
线性支持向量机(Linear Support Vector Machine,简称SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。它的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分开,并且使得离超...
寒假闲来无事,阅读了些文章重新温故一下概念,发现我之前所理解的支持向量机(support vector machine)和支持向量分类器(support vector classifier)严格上来说不是同一个东西。严格的来说支持向量机是支持向量分类器的一个拓展。如果更细的划分,支持向量分类器其实又是maximal margin classifier的一个拓展。因此概括的来...
1 创建一个 alpha 向量并将其初始化为全0 2 当迭代次数小于最大迭代次数(外循环): 3 对数据集中的每个向量(内循环): 4 如果该数据向量可以被优化 5 随机选择另外一个数据向量 6 同时优化这两个向量 7 如果都不能被优化,推出内循环。 8 如果所有向量都没有被优化,则增加迭代数目,继续下一次的循环。 实...
支持向量机(SVM)是一种常用的分类器,其特点包括: 1. 在高维空间中表现良好:SVM能够在高维空间中找到一个最优的分类超平面,适用于高维数据。 2. 可以处理非线性问题:通过使用核函数(如高斯核、多项式核等),SVM可以将数据映射到更高维空间,从而处理非线性分类问题。 3. 具有较好的泛化能力:SVM通过最大化分类间隔...
硬边距支持向量机(Hard Margin SVM,简称为硬SVM)是在理想场景中,所有数据点都能被决策边界完美分开,没有误分类的情况。在这种情况下,‘硬边距’的特点是不允许任何数据点出现在边界之外或者位于边距之内。软间隔支持向量机(SVM)则允许一定程度的灵活性。它允许某些数据点被误分类或位于间隔区。这使得SVM能够在准确...
支持向量机,也即SVM,号称分类算法,甚至机器学习界老大哥。其理论优美,发展相对完善,是非常受到推崇的算法。 本文将讲解的SVM基于一种最流行的实现 - 序列最小优化,也即SMO。 另外还将讲解将SVM扩展到非线性可分的数据集上的大致方法。 预备术语 1. 分割超平面:就是决策边界 ...
10-1 支持向量机(如何定义最优分类器) 17:36 10-2 支持向量机(拉格朗日乘子法的简单解释) 11:13 10-3 支持向量机(求解支持向量机) 13:35 10-4 支持向量机(核函数) 05:58 11-1 贝叶斯理论(概率与古典概型) 10:45 11-2 贝叶斯理论(条件概率与贝叶斯公式) 06:44 11-3 贝叶斯理论(贝叶斯公...
使用支持向量机 (SVM) 分类定义生成 Esri 分类器定义文件 (.ecd)。 使用情况 SVM 分类器是一种监督分类方法。非常适合用于处理分割栅格输入,还可以处理标准影像。是研究团体常用的一种分类方法。 对于标准影像输入,工具接受具有任意位深度的多波段影像,它还会基于输入训练要素文件基于像素执行 SVM 分类。 对于...
训练支持向量机分类器 需要Spatial Analyst 许可。 描述 使用方法 语法 代码示例 环境 许可信息 描述 使用支持向量机 (SVM) 分类定义生成 Esri 分类器定义 (.ecd) 文件。 使用方法 SVM 分类器是一种功能强大的监督分类方法。非常适合用于处理分割栅格输入,还可以处理标准影像。是研究团体常用的一种分类方法...