机器学习：SVM公式推导
引言 对于SVM的大致原理之前已经讲过了，但是对于公式的推导，很多书都并未做要求，而且在实际应用过程中并未涉及过深，但鉴于台大机器学习课程中讲到了，自己为了巩固自己的学习，也梳理一遍SVM中公式的推导 此处考虑了C，也就是惩罚因子，不再是之前的hard-margin ...
原文：机器学习-LR推导及与SVM的区别
之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子，但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想，面试的时候基本用不上，那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识，希望能够对面试有一定的帮助。 逻辑斯谛分布 介绍逻辑斯谛回归模型之前，首先看一个并不常见的概率分布，即逻辑斯谛分布。设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有如下的累积分布函数和概率密度函数： 式中， 为位置参数， gt 为形状参数。逻辑斯谛的分布的密度 ...
2018-04-19 23:20 0 2729 推荐指数：
相关推荐
[python机器学习及实践(1)]Sklearn实现LR和SVM
1. sklearn简介 sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用 ...
机器学习 | 深入SVM原理及模型推导（一）
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第32篇文章，我们来聊聊SVM。 SVM模型大家可能非常熟悉，可能都知道它是面试的常客，经常被问到。它最早诞生于上世纪六十年代。那时候虽然没有机器学习的概念，也没有这么强的计算能力，但是相关的模型和理论已经提出 ...
机器学习（九）—逻辑回归与SVM区别
逻辑回归详细推导：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/35119 面试常见问题：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类 ...
机器学习：SVM（目标函数推导：Hard Margin SVM、Soft Margin SVM）
一、Hard Margin SVM SVM 的思想，最终用数学表达出来，就是在优化一个有条件的目标函数： 此为 Hard Margin SVM，一切的前提都是样本类型线性可分； 1）思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin； margin ...
机器学习 LR中的参数迭代公式推导——极大似然和梯度下降
Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel)。 函数图像为： 通过sigma ...
机器学习之SVM与逻辑回归的联系和区别
通常说的SVM与逻辑回归的联系一般指的是软间隔的SVM与逻辑回归之间的关系，硬间隔的SVM应该是与感知机模型的区别和联系。而且工程中也不能要求所有的点都正确分类，训练数据中噪声的存在使得完全正确分类很可能造成过拟合。 软间隔SVM与逻辑回归的联系 要说软间隔SVM与联系就要看软间隔 ...
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 ...