原文:机器学习算法整理(七)支持向量机以及SMO算法实现

以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删 还参考了:http: www.ai start.com ml 在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B,而更重要的是,应用这些算法时,所创建的大量数据在应用这些算法时,表现情况通常依赖于你的水平。比如:你为学习算法所设计的特征量的选择,以及如何选择正则化参数,诸如此类的事。还有一个更加强大的算法广泛的应 ...

2018-04-27 20:13 0 1677 推荐指数:

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机器学习(周志华)》笔记--支持向量(4)--序列最小优化算法smo算法基本思想、SMO算法目标函数的优化、SMO算法代码实现

四、序列最小优化算法smo算法) 1、smo算法基本思想   支持向量学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题。 这样的凸二次规划问题具有全局最优解, 并且有许多最优化算法可以用于这一问题的求解。 但是当训练样本容量很大时, 这些算法往往变得非常低效, 以致无法使用。 所以,如何高效地实现 ...

Mon Feb 17 00:10:00 CST 2020 0 1016
机器学习支持向量算法(二)

五、SVM求解实例   上面其实已经得出最终的表达式了,下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据:3个点,其中正例 X1(3,3) ,X2(4,3) ,负例X3(1,1) 如下图所示     ...

Mon Sep 16 19:34:00 CST 2019 0 331
机器学习支持向量算法(一)

一、问题引入   支持向量(SVM,Support Vector Machine)在2012年前还是很牛逼的,但是在12年之后神经网络更牛逼些,但是由于应用场景以及应用算法的不同,我们还是很有必要了解SVM的,而且在面试的过程中SVM一般都会问到。支持向量是一个非常经典且高效的分类模型 ...

Mon Sep 16 06:18:00 CST 2019 0 722
机器学习算法及代码实现支持向量

机器学习算法及代码实现支持向量 1、支持向量 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据,距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量,我们利用SMO(SVM实现方法之一)最大化支持向量到分隔面的距离,这样当新样本点进来时,其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超 ...

Tue May 19 01:41:00 CST 2020 0 743
机器学习Python实现_07_01_svm_硬间隔支持向量SMO

一.简介 支持向量(svm)的想法与前面介绍的感知模型类似,找一个超平面将正负样本分开,但svm的想法要更深入了一步,它要求正负样本中离超平面最近的点的距离要尽可能的大,所以svm模型建模可以分为两个子问题: (1)分的对:怎么能让超平面将正负样本分的开; (2)分的好:怎么能让距离超平面 ...

Thu May 21 06:42:00 CST 2020 17 968
Python机器学习算法支持向量(SVM)

SVM--简介 支持向量(Support Vector Machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行 ...

Fri Jun 29 07:42:00 CST 2018 0 1017
 
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