SVM:超平面方程w'x+b=0;w,x均是向量,w'代表w的转置w=[w1;w2;w3;w4......wn];x=[x1;x2;x3......xn];一直不理解什么意思,今天看了网上的一个blog现在明白了,记录一下,以后查看。 以二维平面为例吧,在二维平面上 超平面方程就是一条直线。一般 ...
摘要 本文主要说明SVM中用到的超平面方程是怎么来的,以及各个符号的物理意义,怎么算空间上某点到该平面的距离。 正文 统计学习方法 一书给出如下说明: 首先说明我对超平面的理解: 在三维坐标系里,XoY平面把三维坐标系 分割 成两个空间,这个分割平面引申到一维,二维,四维空间 来,他就是一个超平面。一维里是一个点分割空间,二维里是条线, 维刚好是个平面, 维的用几何已经无法表示了,但是我们赋予这个 ...
2016-10-29 23:46 1 1401 推荐指数:
SVM:超平面方程w'x+b=0;w,x均是向量,w'代表w的转置w=[w1;w2;w3;w4......wn];x=[x1;x2;x3......xn];一直不理解什么意思,今天看了网上的一个blog现在明白了,记录一下,以后查看。 以二维平面为例吧,在二维平面上 超平面方程就是一条直线。一般 ...
目录 SVM 1. 定义 1.1 函数间隔和几何间隔 1.2 间隔最大化 2. 线性可分SVM 2.1 对偶问题 2.2 序列最小最优算法(SMO ...
最优超平面(分类面) 如图所示, 方形点和圆形点代表两类样本, H 为分类线,H1, H2分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线, H1、H2上的点(xi, yi)称为支持向量, 它们之间的距离叫做分类间隔(margin)。中间那条分界线并不是唯一 ...
最优超平面(分类面) 如图所示, 方形点和圆形点代表两类样本, H 为分类线,H1, H2分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线, H1、H2上的点(xi, yi)称为支持向量, 它们之间的距离叫做分类间隔(margin)。中间那条分界线并不是唯一 ...
统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树 目录 统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树 1. KNN(k-Nearest Neighbor) 1.1 距离选择 1.2 K值选择 ...
前言 支持向量机(SVM)是一种很重要的机器学习分类算法,本身是一种线性分类算法,但是由于加入了核技巧,使得SVM也可以进行非线性数据的分类;SVM本来是一种二分类分类器,但是可以扩展到多分类,本篇不会进行对其推导一步一步罗列公式,因为当你真正照着书籍进行推导后你就会发现他其实没那么难,主要 ...
HMM 隐马尔可夫,隐,说明模型里面含有隐含节点,是我们所无法直接观测到的,这些隐含节点上的状态可以称为隐含状态;马尔科夫,说明模型具有马尔科夫性,一个节点的状态只跟它的邻居有关,与其他节点无关,与 ...
统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习(statical machine learning)。 统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测和分析。统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 ...