原文:[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机1从逻辑回归到SVM/SVM的损失函数

.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 吴恩达老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 . SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述支持向量机,事实上,我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机。 逻辑回归公式 逻辑回归公式如下图所示, 可以看出逻辑回归公式由两个变量x和 theta 构成,其中x表示输入的数据,而 th ...

2018-09-05 10:58 0 1889 推荐指数:

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机器学习笔记(六) —— 支持向量SVM

主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量SVM)居然是这种) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常大时,括号括起来的部分就接近于 ...

Sun Jul 22 17:09:00 CST 2018 0 881
机器学习笔记17-逻辑回归的代价函数

  在这段视频中,我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数𝜃。具体来说,我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数,这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。 对于线性回归模型,我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说,我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义,但是问题在于,当我 ...

Mon Feb 18 05:17:00 CST 2019 0 589
机器学习支持向量SVM

感谢中国人民大学胡鹤老师,课程深入浅出,非常好 一、关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等,相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型(非神经网络)功效最好 传统线性分类:选出两堆数据的质心,并做中垂线(准确性低)——上图左 SVM:拟合的不是一条线,而是两条平行线,且这两条 ...

Mon Oct 30 18:11:00 CST 2017 0 1965
机器学习——支持向量(SVM)之核函数(kernel)

对于线性不可分的数据集,可以利用核函数(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
机器学习笔记 —— 7 Logistic回归

本章主要讲解了逻辑回归相关的问题,比如什么是分类?逻辑回归如何定义损失函数逻辑回归如何求最优解?如何理解决策边界?如何解决多分类的问题? 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时候我们遇到的问题并不是线性的问题,而是分类的问题。比如判断邮件是否是垃圾邮件,信用卡交易是否正常 ...

Thu Jul 19 04:52:00 CST 2018 0 1134
机器学习笔记 —— 2 单变量线性回归

第一章讲述了基本的机器学习的概念以及分类,这里从单变量的线性回归入手,讲解了机器学习中的几个重要因素,如模型、损失函数、优化方法等 更多内容参考 机器学习&深度学习 首先以房价预测入手: 房子的面积 每平米的房价 ...

Wed Jul 11 02:25:00 CST 2018 0 790
 
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