原文:机器学习---核函数

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:

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机器学习-SVM-函数

SVM-函数 在研究了一天的SVM函数后,我顿悟了一个道理: 研究和使用函数的人,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(RBF)吧,按理来说,它的映射应该是和高斯分布 ...

Fri Oct 18 07:33:00 CST 2019 0 821
机器学习:SVM(函数、高斯函数RBF)

一、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 ...

Mon Aug 13 06:12:00 CST 2018 1 38798
机器学习实战-之SVM函数与案例

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函数是合适的。但是函数的选择却对支持向量机的性能有着至关重要的作用 ...

Sun Dec 03 01:33:00 CST 2017 2 7361
Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM函数

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,下面继续对函数进行详细学习,具体的参考链接都在上一篇文章中,SVM ...

Sat Jun 06 17:31:00 CST 2020 0 7431
机器学习——支持向量机(SVM)之函数(kernel)

对于线性不可分的数据集,可以利用函数(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
机器学习方法

方法 目录 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 ...

Wed Oct 09 04:06:00 CST 2019 0 408
机器学习-Fisher LDA算法

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 ...

Mon Jan 28 05:24:00 CST 2013 0 6137
机器学习(周志华)》笔记--支持向量机(3)--函数技巧、函数计算过程、特殊映射函数

三、函数  1、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 ...

Sun Feb 16 19:58:00 CST 2020 0 1091
 
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