机器学习基石--学习笔记01--linear hard SVM
背景 支持向量机（SVM）背后的数学知识比较复杂，之前尝试过在网上搜索一些资料自学，但是效果不佳。所以，在我的数据挖掘工具箱中，一直不会使用SVM这个利器。最近，台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理，所以机会难得，一定要好好把握这次机会，将SVM背后 ...
原文：机器学习基石--学习笔记02--Hard Dual SVM
背景 上一篇文章总结了linear hard SVM，解法很直观，直接从SVM的定义出发，经过等价变换，转成QP问题求解。这一讲，从另一个角度描述hard SVM的解法，不那么直观，但是可以避免feature转换时的数据计算，这样就可以利用一些很高纬度 甚至是无限维度 的feature转换，得到一些更精细的解。 拉格朗日乘子式 首先，回顾一下SVM问题的定义，如下： 线性约束很烦，不方便优化，是否 ...
2015-01-03 21:33 0 2474 推荐指数：
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