SVM相关？
简单介绍SVM：从分类平面，到求两类之间的最大间隔，到转化为max 1/w^2 即min w^2,带限制条件的优化问题，然后就是找到优化问题的解决办法，首先是用拉格朗日乘子把约束优化转化为无约束优化，对各个变量求导令其为0，并且增加KKT条件，对α(y(wx+b))=0 以及α>=0,将得到的式子带入拉格朗日式子中转化为对偶问题，最后利用SMO来解决这个对偶问题 SVM推导：解释原问题和对偶问题，一般一个最优化问题对偶问题给出的是主问题的最优解的下界，当强对偶条件成立时，两者相等 SVM和LR最大区别：损失函数不同。LR损失函数是对数损失，SVM损失是hinge损失，SVM只考虑分类面上的点，而LR考虑所有点，在SVM中，在支持向量之外添加减少任何点都对结果没有影响，而LR则是会对每一个点都会影响决策；SVM不能产生概率，LR可以产生概率，SVM不是改了模型，基于的假设不是关于概率的
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基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的SVM分类实现 [TOC] 图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义，纹理特征提取已成为图像领域研究的一个重要方法。 本项目以道路状况分类为背景，基于SVM使用纹理特征参数完成对道路状况的分类。 灰度共生矩阵的特征参数 二阶矩 对比度 相关性 熵 逆差距 实现过程
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回顾下我们前面SVM分类模型中，我们的目标函数是让$$frac{1}{2}||w||22$$最小，同时让各个训练集中的点尽量远离自己类别一边的的支持向量，即$$y_i(w bullet phi(x_i )+ b) geq 1$$。如果是加入一个松弛变量$$xi_i geq 0$$,则目标函数是$$frac{1}{2}||w||_22 +Csumlimits{i=1}^{m}xi_i$$,对应的约束
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支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年。如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。 SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。经过演进，现在也可以支持多元分类，同时经过扩展，也能
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参考资料：http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 我的数据挖掘算法代码：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlg
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目标 在这一章当中，我们将看到对SVM的直观理解。 理论 线性可分的数据 考虑下面的图像，有两种类型的数据，红色和蓝色。在kNN中，对于测试数据，我们要测量它到所有训练样本的距离，并取距离最近的一个。测量所有的距离需要大量的时间，同时也需要大量的内存来存储所有的训练样本。 但考虑一下图中的数据，我们是否需要这么多资源？ 考虑另一个想法。我们找到一条线，$ f(x)= ax_1 + bx_2 + c
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Support Vector Machine(SVM) SVM支持向量机器是一种常用的分类算法 1. 算法介绍 SVM分类模型可以抽象为以下优化问题： 其中：}) 为合页损失函数（hinge loss），如下图所示： 2. 分布式实现 on Angel Angel MLLib提供了用mini-batch gradient descent优化方法求解的SVM二分类算法，算法逻辑如下： 3. 运行 &