原文:支持向量机(SVM)的推导(线性SVM、软间隔SVM、Kernel Trick)

线性可分支持向量机 给定线性可分的训练数据集,通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习到的分离超平面为 w ast x b ast 以及相应的决策函数 f left x right sign left w ast x b ast right 称为线性可分支持向量机 如上图所示,o和x分别代表正例和反例,此时的训练集是线性可分的,这时有许多直线能将两类数据正确划分,线性可分的SVM对应着能 ...

2019-01-15 14:52 0 942 推荐指数:

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5. 支持向量SVM间隔

1. 感知原理(Perceptron) 2. 感知(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量SVM)拉格朗日对偶性(KKT) 4. 支持向量SVM)原理 5. 支持向量SVM间隔 6. 支持向量SVM)核函数 1. 前言 在前一篇支持向量 ...

Sat Nov 10 16:43:00 CST 2018 0 4486
支持向量 (二): 间隔 svm 与 核函数

拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题 支持向量 (一): 线性可分类 svm 支持向量 (二): 间隔 svm 与 核函数 支持向量 (三): 优化方法与支持向量回归 间隔最大化(线性不可分类svm) 上一篇求解出来的间隔被称为 “硬间隔(hard ...

Tue Jul 02 04:15:00 CST 2019 3 2767
SVM支持向量——核函数、间隔

支持向量的目的是寻找一个能讲两类样本正确分类的超平面,很多时候这些样本并不是线性分布的。 由此,可以将原始特征空间映射到更高维的特征空间,使其线性可分。而且,如果原始空间是有限维,即属性数量有限, 那么一定存在一个高维特征空间使样本可分。 k(.,.)就是核函数。整理后 ...

Wed Aug 22 19:05:00 CST 2018 0 757
SVM-支持向量(二)非线性SVM分类

线性SVM分类 尽管SVM分类器非常高效,并且在很多场景下都非常实用。但是很多数据集并不是可以线性可分的。一个处理非线性数据集的方法是增加更多的特征,例如多项式特征。在某些情况下,这样可以让数据集变成线性可分。下面我们看看下图左边那个图: 它展示了一个简单的数据集,只有一个特征x1 ...

Sat Feb 22 05:01:00 CST 2020 0 3788
支持向量(Support Vector Machine,SVM)—— 线性SVM

  支持向量(Support Vector Machine,简称 SVM)于 1995 年正式发表,由于其在文本分类任务中的卓越性能,很快就成为机器学习的主流技术。尽管现在 Deep Learning 很流行,SVM 仍然是一种很有的机器学习算法,在数据集小的情况下能比 Deep ...

Sat Dec 29 02:53:00 CST 2018 0 598
SVM-支持向量(一)线性SVM分类

SVM-支持向量 SVM(Support Vector Machine)-支持向量,是一个功能非常强大的机器学习模型,可以处理线性与非线性的分类、回归,甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一,特别适用于复杂的分类问题,并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里 ...

Sat Feb 22 02:50:00 CST 2020 0 897
线性可分支持向量--SVM(1)

线性可分支持向量--SVM (1) 给定线性可分的数据集 假设输入空间(特征向量)为,输出空间为。 输入 表示实例的特征向量,对应于输入空间的点; 输出 表示示例的类别。 线性可分支持向量的定义: 通过间隔最大化或者等价的求出相应的凸二次规划问题得到的分离超平面 以及决策函数 ...

Thu Nov 14 05:07:00 CST 2019 0 311
 
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