机器学习技法 之 支持向量回归（SVR）
核逻辑回归（Kernel Logistic Regression） SVM 和 Regularization 之间的联系 软间隔支持向量机的原最优化问题为： \[\begin{aligned} \min _ { b , \mathbf { w } , \xi } & \frac ...
原文：《机器学习技法》---支持向量回归
核型岭回归 首先，岭回归的形式如下： 在 核型逻辑回归 中我们介绍过一个定理，即以上这种形式的问题，求得的w都能表示为z的线性组合： 因此我们把w代入，问题就转化为求 的问题，同时引入核技巧： 求解这个问题，先求梯度： 令梯度为 ，可以直接解出 ： 上式中，可保证逆矩阵一定存在，因为K是半正定的。 下面对比了线性岭回归和核型岭回归： 核型岭回归更加灵活，缺点是数据量大时效率低 可以用hadoop ...
2017-03-08 11:14 0 4696 推荐指数：
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