技術 [DAY19] 機器學習 - 支援向量機(一)

支援向量機（Support Vector Machine，SVM） 用於監督式學習中的分類和回歸 找到一個超平面將不同類別的數據點分開，同時最大化兩個類別之間...

技術 Day16-SVM (Support Vector Machine) / SVR (Support Vector Regression)

SVM (Support Vector Machine) 若資料為非線性，將資料映射到高維空間中(用kernel function) 找一超平面將資料分開，...

技術 Day 21. 支援向量機的延伸(SVM, OvA/OvO, SVR) [R]

前言 昨天講了 SVM 模型在做二元分類的原理、概念，今天來講如何將 SVM 用在分類多種類的類別上以及將 SVM 應用在迴歸問題上的 SVR 。 [分類]支援...

技術 Day 20. [分類]Support Vector Machine (SVM)支援向量機 [R] [PYTHON]

前言 接下來幾天要開始講一些比較複雜、沒那麼直觀的機器學習模型。首先會大致講解一下原理，後面再附上基礎的一些程式碼示範。今天就來講講支援向量機( SVM, Su...

技術 Day 21 : SVM

原理說明 SVM (support vector machine 支援向量機)，是在特徵空間中找到一個分離超平面，也就是「決策邊界」(decision boun...

技術 ML_Day14(SVM Kernel-2)

簡單回顧在ML_Day13(SVM Kernel-1)有稍微介紹SVM kernel的主要觀念，簡單來說就是為了解決非線性問題，這一章節會做做一些複習並且做一...

技術 ML_Day13(SVM Kernel-1)

之前ML_Day11(支援向量機(Support Vector Machine, SVM))主要提到，SVM找到decision boundary讓margin...

技術 ML_Day11(支援向量機(Support Vector Machine, SVM))

SVM是一種監督式的學習方法，它的基礎的概念非常簡單，就是找到一個決策邊界(decision boundary)讓分類之間的邊界(margins)達到最大，將資...

技術 [第六天] 資料分類 Support Vector Machines (2)

今天就來實際跑一下SVM的套件吧～參考網站 這邊先說明一下首先定義 make_meshgrid 函數的用意是為了先好一個密密麻麻的網格位置，這些網格只要呈現在現...

技術 [第五天] 資料分類 Support Vector Machines (1)

今天要來學習一下分類很常用的一種方法支撐向量機(Support Vector Machines : SVM)，不可避免必需來學習一下數學有點像以前學過的線性規劃...

技術 13 Kernel SVM 與 RBF network

我們前面介紹了線性模型跟基本的神經網路模型。 可能有的人會覺得我怎麼不放神經網路的圖，看數學式子看的很痛苦。 是的，我的確沒打算放圖。一來神經網路的圖在各大網站...

技術 07 標準 SVM

雖然標題是說"標準" SVM，不過模型這種東西從來就沒有什麼標準，有的不過是變體。 所以這篇是要跟大家總結一下我們一般在用的 SVM 模型的...

技術 06 從 hard-margin SVM 到 soft-margin SVM

從前面的 kernel SVM 當中我們已經獲得了很強大的模型，可是他還是會有不足之處，像是當資料有雜訊的時候就容易將每個資料點都個別分開。 有時候我們反而希望...

技術 05 從 maximum-margin classifier 到 kernel SVM

注意：整篇文章極度數學高能！！ 沒有把前一篇文章看完的朋友別擔心，我們會在開頭先回顧一下。在一番數學技巧的替換過後，我們的 maximum-margin cla...

技術 轉：《紅樓夢》後40回到底是不是曹雪芹寫的？

很有趣的一篇文章，算是以iT的角度做分析驗證。 原文 數位時代繁體版 什麼是SVM 前幾天燈神給我發了一篇文章，講的是用機器學習的方式來判定紅樓夢後40回到底是...