机器学习——SVM详解（标准形式，对偶形式，Kernel及Soft Margin）
（写在前面：机器学习入行快2年了，多多少少用过一些算法，但由于敲公式太过浪费时间，所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客。但是现在毕竟是电子化的时代，也不可能每时每刻都带着自己的记事本。如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记，才更有助于知识的巩固。借此机会，重新整理各大算法 ...
原文：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 思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin margin d，SVM 要最大化 margin，也就是要最大化 d，所以只要找到 d 的表达式，也能解决相应的问题 特征空间中样本点到决策边界的距离 二维平面中： n 维空 ...
2018-08-03 12:46 0 979 推荐指数：
相关推荐
Hard-Margin SVM（支持向量机）
什么是Hard-Margin SVM？指的是这个向量机只适用于“数据完全可分（seperately）”的情况。 （一）什么是支持向量机？ 上述三条直线，选择哪一条比较好？直觉上来说，最右面的那条直线最好。因为它的Margin比较胖，对数据点中混杂的噪声容忍度更高，更加robust ...
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 ...
机器学习-LR推导及与SVM的区别
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： ...
Python机器学习笔记：SVM（2）——SVM核函数
四篇笔记链接为： Python机器学习笔记：SVM（1）——SVM概述 Python机器学习笔记：S ...
机器学习技法--学习笔记04--Soft SVM
背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本，必须要求每个点都被正确的区分开。但是，实际情况时很少出现这种情况的，因为噪声数据时无法避免的。所以，需要在hard SVM上添加容错机制，使得可以容忍少量噪声数据。 "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化，在目标函数添加错误累加 ...
机器学习-SVM-核函数
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 ...
OpenCV机器学习库函数--SVM
svm分类算法在opencv3中有了很大的变动，取消了CvSVMParams这个类，因此在参数设定上会有些改变。 opencv中的svm分类代码，来源于libsvm。 结果： 如果只是简单的点分类，svm的参数设置就这么两行就行了，但如果是其它更为复杂的分类，则需要设置更多 ...