首先学习一下svm分类的使用. 主要有以下步骤: Loading and Visualizing Dataj Training Linear SVM Implementing Gaussian Kernel Training SVM with RBF Kernel 选择最优的C, sigma参数 画出边界线 线性keneral实现 C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel, 1e-3, 20); visualizeBoundaryLinear(
SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器. 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题"一次性"实现多类分类.这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中:另一类是间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造,常见的方法有one-against-one和one-against-all两种. a.
iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width