12.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 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 ...
. 前言 在机器学习的分类问题领域中,有两个平分秋色的算法,就是逻辑回归和支持向量机,这两个算法个有千秋,在不同的问题中有不同的表现效果,下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结。 . LR和SVM的联系 都是监督的分类算法。 都是线性分类方法 不考虑核函数时 。 都是判别模型。 . LR和SVM的不同 损失函数的不同,LR是对数损失函数,SVM是hinge损失函数。 SVM不能产生概率,L ...
2018-11-11 20:29 0 5427 推荐指数:
12.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 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 ...
首先,SVM和LR(Logistic Regression)都是分类算法。SVM通常有4个核函数,其中一个是线性核,当使用线性核时,SVM就是Linear SVM,其实就是一个线性分类器,而LR也是一个线性分类器,这是两者的共同之处。 不同之处在于,第一,LR只要求计算出一个决策面,把样本点分为 ...
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 ...
断断续续看了好多天,赶紧补上坑。 感谢july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比较正规的SMO C++ 模板代码。~LINK~ 1995年提出的支持向量机(SVM)模型,是浅层学习中较新 ...
,RBF). 1.SVM支持向量机的核函数 在SVM算法中,训练模型的过程实际上是对每个数据点对于 ...
支持向量机就是使用了核函数的软间隔线性分类法,SVM可用于分类、回归和异常值检测(聚类)任务。“机”在机器学习领域通常是指算法,支持向量是指能够影响决策的变量。 示意图如下(绿线为分类平面,红色和蓝色的点为支持向量): SVM原理 由逻辑回归引入[1] 逻辑回归是从特征中学 ...
1.什么是SVM 通过跟高斯“核”的结合,支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线,从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数,最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线?在二维平面可能会很困难,但是通过“核”可以将二维 ...