原文:[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机2 SVM的正则化参数和决策间距

.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 . 大间距的直观理解 Large Margin Intuition 人们有时将支持向量机看作是大间距分类器。在这一部分,我将介绍其中的含义,这有助于我们直观理解 SVM 模型的假设是什么样的。以下图片展示的是SVM的代价函数: 最小化SVM代价函数的必要条件 如果你有 ...

2018-09-05 17:07 0 948 推荐指数:

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[机器学习笔记]12支持向量1从逻辑回归到SVM/SVM的损失函数

12.支持向量 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量 为了描述支持向量,事实上,我将会从逻辑回归开始展示 ...

Wed Sep 05 18:58:00 CST 2018 0 1889
机器学习笔记 —— 8 正则化

本章讲述了机器学习中如何解决过拟合问题——正则化。讲述了正则化的作用以及在线性回归和逻辑回归是怎么参与到梯度优化中的。 更多内容参考 机器学习&深度学习 在训练过程中,在训练集中有时效果比较差,我们叫做欠拟合;有时候效果过于完美,在测试集上效果很差,我们叫做过拟合。因为欠拟合 ...

Fri Jul 20 05:17:00 CST 2018 0 782
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
深度学习笔记(十一)—— dropout正则化

主要内容: 一、dropout正则化的思想 二、dropout算法流程 三、dropout的优缺点 一、dropout正则化的思想 在神经网络中,dropout是一种“玄学”的正则化方法,以减少过拟合的现象。它的主要思想就是:在训练神经网络的每一轮迭代中,随机地关闭一些 ...

Fri Jan 11 06:17:00 CST 2019 0 854
机器学习笔记16-决策边界(decision boundary)

  现在讲下决策边界(decision boundary)的概念。这个概念能更好地帮助我们理解逻辑回归的假设函数在计算什么。 在逻辑回归中,我们预测:当ℎ𝜃(𝑥) >= 0.5时,预测 𝑦 = 1。当ℎ𝜃(𝑥) < 0.5时,预测 𝑦 = 0 。根据上面绘制出的 S ...

Sun Feb 17 20:34:00 CST 2019 0 2046
机器学习”——学习笔记

机器学习定义 1959年Arthur Samuel曾经这样定义机器学习:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也写了一个西洋棋 ...

Tue Jan 23 07:48:00 CST 2018 1 4596
机器学习作业2- 逻辑回归与正则化作业(python实现)

机器学习练习2 python复现- 逻辑回归 在此练习中,需要实现逻辑回归应用于分类任务。还通过将正则化加入训练算法中来提高算法的鲁棒性,并用更复杂的情形进行测试。 逻辑回归 在训练的初始阶段,我们将要构建一个逻辑回归模型来预测,某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者,想通 ...

Tue Jul 27 00:57:00 CST 2021 0 158
 
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