一.什么是SVM? SVM(Support Vector Machine)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性和非线性两大类.其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面,并且使得本集中所有数据到这个超平面的距离最短. 那么,又怎么表示这个“都正确”呢?可以这样考虑:就是让那些“很有可能不正确”的数据点彼此分开得明显一点就可以了.对于其它“不那么可能不正确”或者说“一看就很正确”的数据点,就可以不用管了.这也

前言: 经历过文本的特征提取,使用LibSvm工具包进行了测试,Svm算法的效果还是很好的.于是开始逐一的去了解SVM的原理. SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上.所以这篇只介绍关于SVM的理论基础.参考this paper: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/svmtutorial.pdf 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重

以下文章转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_7103b28a0102w9tr.html 如有侵权,请留言,立即删除. 1 VC维的描述和理解 给定一个集合S={x1,x2,...xd},如果一个假设类H(hypothesis h ∈ H)能够实现集合S中所有元素的任意一种标记方式,则称H能够打散S.有了打散的定义,就得到VC维的定义:H的VC维表示能够被H打散的最大集合的大小.若H能分散任意大小的集合,那么VC(H)为无穷大. ​VC维反应的是hypothesis

VC维在有限的训练样本情况下,当样本数 n 固定时.此时学习机器的 VC 维越高学习机器的复杂性越高. VC 维反映了函数集的学习能力,VC 维越大则学习机器越复杂(容量越大). 所谓的结构风险最小化就是在保证分类精度(经验风险)的同一时候,减少学习机器的 VC 维,能够使学习机器在整个样本集上的期望风险得到控制. 经验风险和实际风险之间的关系,注意引入这个原因是什么? 由于训练误差再小也就是在这个训练集合上,实际的推广能力不行就会引起过拟合问题. 所以说要引入置信范围也就是经验误差和实际期望误

一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出是连续的.具体的值(如具体房价123万元)不同,逻辑回归的输出是0~1之间的概率,但可以把它理解成回答“是”或者“否”(即离散的二分类)的问题.回答“是”可以用标签“1”表示,回答“否”可以用标签“0”表示. 比如,逻辑回归的输出是“某人生病的概率是多少”,我们可以进一步理解成“某人是否生病了”.设

原文:http://blog.csdn.net/keith0812/article/details/8901113 “支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上” 结构化风险 结构化风险 = 经验风险 + 置信风险 经验风险 =  分类器在给定样本上的误差 置信风险 = 分类器在未知文本上分类的结果的误差 置信风险因素: 样本数量,给定的样本数量越大,学习结果越有可能正确,此时置信风险越小: 分类函数的VC维,显然VC维越大,推广能力越差,置信风险会变大. 提高样本

写在前面:机器学习的目标是从训练集中得到一个模型,使之能对测试集进行分类,这里,训练集和测试集都是分布D的样本.而我们会设定一个训练误差来表示测试集的拟合程度(训练误差),虽然训练误差具有一定的参考价值.但实际上,我们并不关心对训练集合的预测有多么准确.我们更关心的是对于我们之前没有见过的一个全新的测试集进行测试时,如果利用这个模型来判断,会表现出怎么样的性能,即一般误差.因此,这也要求我们的模型需要具备一定的泛化能力.泛化能力弱,就会出现欠拟合与过拟合的情况. 偏差/方差(Bias/varia

一.经验风险最小化 1.有限假设类情形 对于Chernoff bound 不等式,最直观的解释就是利用高斯分布的图象.而且这个结论和中心极限定律没有关系,当m为任意值时Chernoff bound均成立,但是中心极限定律不一定成立. 随着模型复杂度(如多项式的次数.假设类的大小等)的增长,训练误差逐渐降低,而一般误差先降低到最低点再重新增长.训练误差降低,是因为模型越复杂,对于训练集合的拟合就越好.对于一般误差,最左边的端点表示欠拟合(高偏差),最右边的端点表示过拟合(高方差),最小化一般误差时

一.HTML语义化的背景 HTML结构语义化,是近几年才提出来的,对比之前的 HTML 结构,大多是一堆没有语义的标签.用的最多的就是 DIV+CSS,为了改变这种现状,开发者们和官方提出了 HTML结构语义化的概念,并且在 HTML5 添加了很多语义化标签. 二.HTML语义化的概念 语义化是指根据内容的结构,选择合适的标签,便于开发者阅读和写出更优雅的代码的同时,让浏览器的爬虫和机器很好的解析. 三.HTML语义化的必要 随着互联网的发展,WEB承载越来越多的信息(图片,音频,视频等),人们

总体思想:用正确的标签做正确的事情! 根据内容的结构化(内容语义化),选择合适的标签(代码语义化)便于开发者阅读和写出更优雅的代码的同时让浏览器的爬虫和机器很好地解析. 主要体现: 1. 对用户而言,更好的用户体验,例如:在没有样式CCS或图片的情况下也以一种文档格式显示:title.alt用于解释名词或解释图片信息.label标签的活用. 2. 对机器而言,更利于机器识别,更利于SEO,搜索引擎的爬虫依赖于标记来确定上下文和各个关键字的权重. 3. 对开发而言,更利于团队开发和维护,使阅读源代

来看上图的简单CNN: 从39x39x3的原始图像 不填充且步长为1的情况下经过3x3的10个filter卷积后 得到了 37x37x10的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的20个filter卷积后 得到了 17x17x20的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的40个filter卷积后 得到了 7x7x40的最终结果 将7x7x40的卷积层全部展开作为输入特征,建立一个输入层单元数为1960的神经网络即可 卷积神经网络常见的结构: 1.Conv卷积层如上图所见 2.Pool池化层

以table/form标签语义化,做为博客首贴 应用场景1-table表格 <table> <caption> <thead> <th colspan="4">水果价格表</th> </thead> <tbody> <tr> <th></th> <th>中国</th> <th>美国</th> <th>意大利&

虽然已经学习了许多机器学习的方法,可只有我们必须知道何时何处使用哪种方法,才能将他们正确运用起来. 那不妨使用经验最小化ERM方法来估计 . 首先: 其中, δ代表训练出错的概率 k代表假设类的个数 m代表样本(数据集)个数 γ代表误差阈值 于是我们可以得到: 但我们的假设都是建立在k有限的条件上,那么如果Η为无限类,又该如何估计呢? 先说一个粗略结论:其实根据有限字长效应,我们知道,每个数最多有64字节,例如如果有d个特征,则: 也就是说: 这个粗略结论已经比较实用了,不是吗. 其实,在现实情

实在写不动了,将word文档转换为PDF直接截图了... 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来,其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的. 模型函数是:其中w(n维),b待定 2.算法推导 2.1几个基本概念: 2.1.1 函数间隔(function

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法

因为SVM和统计机器学习内容很多,所以从 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 这篇文章里面分出来,单独写. 为什么说SVM和统计学关系很大. 看统计学的定义:统计学是通过搜索.整理.分析.描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学. 通过有限的样本,来预测更多的泛化空间的效果,本身就是机器学习的奋斗目标. 而SVM又是基于统计学理论的基础: 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面, 研究从观测数据

一.SVM概述 支持向量机(support vector machine)是一系列的监督学习算法,能用于分类.回归分析.原本的SVM是个二分类算法,通过引入“OVO”或者“OVR”可以扩展到多分类问题.其学习策略是使间隔最大化,也就是常说的基于结构风险最小化寻找最优的分割超平面.SVM学习问题可以表示为凸优化问题,也可以转变为其对偶问题,使用SMO算法求解.线性SVM与LR有很多相似的地方,分类的准确性能也差不多,当数据量比较少时SVM可能会占据优势,但是SVM不方便应用于软分类(probabi

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error