原文:Coursera 机器学习 第7章 Support Vector Machines 学习笔记

Support Vector Machines . Large Margin Classification . . Optimization Objective支持向量机 SVM 代价函数在数学上的定义。 复习一下S型逻辑函数: 那么如何由逻辑回归代价函数得到支持向量机的代价函数 对于一个示例 : 其实就是将逻辑回归的代价函数中的log e Tx 和log e Tx 分别替换为cost Tx 和 ...

2016-03-10 20:36 0 2218 推荐指数:

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斯坦福CS229机器学习课程笔记五:支持向量机 Support Vector Machines

SVM被许多人认为是有监督学习中最好的算法,去年的这个时候我就在尝试学习。不过,面对长长的公式和拗口的中文翻译最终放弃了。时隔一年,看到Andrew讲解SVM,总算对它有了较为完整的认识,总体思路是这样的:1.介绍间隔的概念并重新定义符号;2.分别介绍functional margins ...

Fri Jul 31 21:48:00 CST 2015 0 1942
机器学习 | 算法笔记- 支持向量机(Support Vector Machine)

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录    k近邻(KNN)    决策树    线性回归    逻辑斯蒂回归    朴素贝叶斯    支持向量机(SVM ...

Mon Mar 11 01:55:00 CST 2019 0 1652
[机器学习]回归--Support Vector Regression(SVR)

SVM分类,就是找到一个平面,让两个分类集合的支持向量或者所有的数据(LSSVM)离分类平面最远; SVR回归,就是找到一个回归平面,让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。 SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写,是支持向量机(SVM)的重要的应用 ...

Wed May 09 20:29:00 CST 2018 0 6116
Coursera台大机器学习基础课程学习笔记2 -- 机器学习的分类

总体思路: 各种类型的机器学习分类 按照输出空间类型分Y 按照数据标记类型分yn 按照不同目标函数类型分f 按照不同的输入空间类型分X 按照输出空间类型Y,可以分为二元分类,多元分类,回归分析以及结构化学习 ...

Tue Dec 10 07:08:00 CST 2013 0 4401
Coursera台大机器学习课程笔记5 -- Theory of Generalization

本章思路: 根据之前的总结,如果M很大,那么无论假设泛化能力差的概率多小,都无法忽略,所以问题转化为证明M不大,然后上章将其转化为证明成长函数:mh(N)为多项式级别。直接证明似乎很困难,本章继续利 ...

Tue Mar 25 16:33:00 CST 2014 1 2291
Coursera台大机器学习课程笔记6 -- The VC Dimension

本章的思路在于揭示VC Dimension的意义,简单来说就是假设的自由度,或者假设包含的feature vector的个数(一般情况下),同时进一步说明了Dvc和,Eout,Ein以及Model Complexity Penalty的关系。 一回顾 由函数B(N,k)的定义 ...

Mon Mar 31 00:26:00 CST 2014 0 5745
 
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