之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子,但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想,面试的时候基本用不上,那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识,希望能够对面试有一定的帮助。 1、逻辑斯谛 ...
引言 对于SVM的大致原理之前已经讲过了,但是对于公式的推导,很多书都并未做要求,而且在实际应用过程中并未涉及过深,但鉴于台大机器学习课程中讲到了,自己为了巩固自己的学习,也梳理一遍SVM中公式的推导 此处考虑了C,也就是惩罚因子,不再是之前的hard margin 推导过程 如果是soft margin,那就说明我们能容忍一些错误,那么目标问题转化为 其中C比较大的时候,对离群点重视,越不要犯 ...
2015-04-28 16:37 0 2467 推荐指数:
之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子,但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想,面试的时候基本用不上,那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识,希望能够对面试有一定的帮助。 1、逻辑斯谛 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第32篇文章,我们来聊聊SVM。 SVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面试的常客,经常被问到。它最早诞生于上世纪六十年代。那时候虽然没有机器学习的概念,也没有这么强的计算能力,但是相关的模型和理论已经提出 ...
一、Hard Margin SVM SVM 的思想,最终用数学表达出来,就是在优化一个有条件的目标函数: 此为 Hard Margin SVM,一切的前提都是样本类型线性可分; 1)思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin; margin ...
线性回归 参考西瓜书《机器学习》线性回归 给定训练集\(D={(\boldsymbol x_1, y_1), (\boldsymbol x_2, y_2), ..., (\boldsymbol x_i, y_i), ( \boldsymbol x_n, y_n ...
在之前的文章当中,我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型,介绍过最小二乘法,所以这期文章我们顺水推舟,来讲讲线性回归模型。 线性回归的本质其实是一种统计学当中的回归分析方法,考察的是自变量和因变量之间的线性关联。后来也许是建模的过程和模型训练的方式和机器学习的理念比较接近,所以近年来,这个模型 ...
目录 梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT条件回顾感知器模型回顾SVM线性可分SVM线性不可分核函数SMO SVM线性可分,SVM线性不可分,核函数,要求会推导 ———————————————————————————— 学习率(步长)可以是任何数,如果是二阶 ...
一引言: 支持向量机这部分确实很多,想要真正的去理解它,不仅仅知道理论,还要进行相关的代码编写和测试,二者想和结合,才能更好的帮助我们理解SVM这一非常优秀的分类算法 支持向量机是一种二类分类算法,假设一个平面可以将所有的样本分为两类,位于正侧的样本为一类,值为+1,而位于负一侧的样本 ...
相遇的两周年!这篇总结,不会涉及太多公式,只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识。 由于 ...