SVM-核函数 在研究了一天的SVM核函数后,我顿悟了一个道理: 研究和使用核函数的人,从一开始的目的就是把data分开而已。高维和映射,都是原来解释操作合理性的,但根本不是进行这一操作的原因 我为什么会这么想?我们举一个例子,就说径向基函数核(RBF)吧,按理来说,它的映射应该是和高斯分布 ...
前言:当我跟你说起核的时候,你的脑海里一定是这样的: 想到的一定是BOOMBOOM。谈核色变,但是今天我们说的核却温和可爱的多了。 我记得我前面说到了SVM的核武器是核函数,这篇文章可以作为http: www.cnblogs.com xiaohuahua p .html这篇文章的下篇。但是我这里首先强调一下,核函数不是仅仅在SVM里使用,他只是一个工具,把低维数据映射到高维数据的工具。 形如这样: ...
2016-12-08 19:16 7 26082 推荐指数:
SVM-核函数 在研究了一天的SVM核函数后,我顿悟了一个道理: 研究和使用核函数的人,从一开始的目的就是把data分开而已。高维和映射,都是原来解释操作合理性的,但根本不是进行这一操作的原因 我为什么会这么想?我们举一个例子,就说径向基函数核(RBF)吧,按理来说,它的映射应该是和高斯分布 ...
一、核函数(Kernel Function) 1)格式 K(x, y):表示样本 x 和 y,添加多项式特征得到新的样本 x'、y',K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值; 在 SVM 类型的算法 SVC() 中,K(x, y) 返回点乘:x' . y' 得到的值 ...
在现实任务中,原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面,但是我们知道如果原始空间的维数是有限的,也就是说属性数是有限的,则一定存在一个高维特征空间能够将样本划分。 事实上,在做任务中,我们并不知道什么样的核函数是合适的。但是核函数的选择却对支持向量机的性能有着至关重要的作用 ...
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 上一节我学习了完整的SVM过程,下面继续对核函数进行详细学习,具体的参考链接都在上一篇文章中,SVM ...
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 ...
核方法 目录 核方法 拉格朗日乘子法 等式约束条件 不等式约束条件 最大间隔(margin maximization) 问题描述 前序 SVM 最大 ...
本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA) 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型,该模型简单,对噪音的鲁棒性较好,不容易过拟合,但是,简单模型的表达能力会弱一些,为了增加LDA算法 ...
三、核函数 1、核技巧 若不存在一个能正确划分两类样本的超平面, 怎么办 ? 数学上可以证明,如果原始空间是有限维,即属性数有限,则一定存在一个高维特征空间使样本可分。将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间 , 使样本在这个特征空间内线性可分。 我们的数据集有时候是非 ...