原文:机器学习——SVM详解(标准形式,对偶形式,Kernel及Soft Margin)

写在前面:机器学习入行快 年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客。但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本。如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固。借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友 本篇博客内容来自台大林轩 ...

2016-05-31 23:20 0 15300 推荐指数:

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机器学习详解SVM软间隔与对偶问题

今天是机器学习专题的第34篇文章,我们继续来聊聊SVM模型。 我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式,最后我们消去了所有的变量,只剩下了\(\alpha\)。在硬间隔模型当中,样本是线性可分的,也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中,这样的情况 ...

Wed Sep 09 18:57:00 CST 2020 0 965
机器学习技法--学习笔记04--Soft SVM

背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本,必须要求每个点都被正确的区分开。但是,实际情况时很少出现这种情况的,因为噪声数据时无法避免的。所以,需要在hard SVM上添加容错机制,使得可以容忍少量噪声数据。 "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化,在目标函数添加错误累加 ...

Mon Jan 12 00:55:00 CST 2015 0 5147
机器学习——支持向量机(SVM)之核函数(kernel)

对于线性不可分的数据集,可以利用核函数(kernel)将数据转换成易于分类器理解的形式。   如下图,如果在x轴和y轴构成的坐标系中插入直线进行分类的话, 不能得到理想的结果,或许我们可以对圆中的数据进行某种形式的转换,从而得到某些新的变量来表示数据。在这种表示情况下,我们就更容易得到大于 ...

Mon Nov 28 03:52:00 CST 2016 0 6411
SVM算法 机器学习

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 ...

Fri Jan 03 06:03:00 CST 2020 0 1066
机器学习实战之SVM

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 ...

Thu May 25 17:25:00 CST 2017 2 22597
机器学习】从SVM到SVR

注:最近在工作中,高频率的接触到了SVM模型,而且还有使用SVM模型做回归的情况,即SVR。另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了,从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识,花费了不少时间。因此在这里做个总结,比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别,也纪念一下与SVM ...

Wed May 02 04:12:00 CST 2018 0 21269
机器学习小结:SVM

机器学习相关的课上,反复学习了这一经典算法,每次都有新的体会。借此机会做一个总结。   SVM是一种线性 ...

Tue Aug 28 07:51:00 CST 2012 0 7001
 
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