原文:Hard-Margin SVM(支持向量机)

什么是Hard Margin SVM 指的是这个向量机只适用于 数据完全可分 seperately 的情况。 一 什么是支持向量机 上述三条直线,选择哪一条比较好 直觉上来说,最右面的那条直线最好。因为它的Margin比较胖,对数据点中混杂的噪声容忍度更高,更加robust。所以以后我们在计算w的时候,加上一个限制条件:寻找Margin最胖的w。 w能将所有的点分开,等价于:对于所有的点,有ynw ...

2016-05-16 17:30 0 2165 推荐指数:

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支持向量SVM

断断续续看了好多天,赶紧补上坑。 感谢july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比较正规的SMO C++ 模板代码。~LINK~ 1995年提出的支持向量SVM)模型,是浅层学习中较新 ...

Sat Feb 14 19:51:00 CST 2015 0 4776
SVM支持向量

,RBF). 1.SVM支持向量的核函数 在SVM算法中,训练模型的过程实际上是对每个数据点对于 ...

Tue May 21 17:28:00 CST 2019 2 357
SVM 支持向量

支持向量就是使用了核函数的软间隔线性分类法,SVM可用于分类、回归和异常值检测(聚类)任务。“”在机器学习领域通常是指算法,支持向量是指能够影响决策的变量。 示意图如下(绿线为分类平面,红色和蓝色的点为支持向量): SVM原理 由逻辑回归引入[1] 逻辑回归是从特征中学 ...

Mon Jul 03 05:00:00 CST 2017 8 1631
SVM支持向量

1.什么是SVM 通过跟高斯“核”的结合,支持向量可以表达出非常复杂的分类界线,从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数,最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 ​ 我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线?在二维平面可能会很困难,但是通过“核”可以将二维 ...

Mon Aug 06 20:26:00 CST 2018 0 1282
支持向量SVM

关于 SVM 的博客目录链接,其中前1,2 两篇为约束优化的基础,3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模与求解, 6 是从经验风险最小化的方式去考虑 SVM。 1. 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件拉 2. 格朗日对偶 3. 支持向量SVM 4. SVM 核方法 ...

Tue Aug 09 02:30:00 CST 2016 0 1666
我眼中的支持向量SVM

看吴恩达支持向量的学习视频,看了好几遍,才有一点的理解,梳理一下相关知识。 (1)优化目标:   支持向量也是属于监督学习算法,先从优化目标开始。    优化目标是从Logistics regression一步步推导过程,推导过程略      这里cost1和cost0函数图像为:      ...

Wed Sep 05 18:36:00 CST 2018 0 1239
 
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