原文:支持向量机推导及其实现

支持向量机 背景知识 最优化问题一般是指对于某一个函数而言,求解在其指定作用域上的全局最小值 问题,一般分为以下三种情况 备注:除非函数是凸函数,否则以下方法求出来的解可能为局部最优解 无约束问题:求解方式一般求解方式梯度下降法 牛顿法 坐标轴下降法等 等式约束条件:求解方式一般为拉格朗日乘子法 不等式约束条件:求解方式一般为 KKT 条件 在优化问题中,根据目标函数存在形式分为 类: 线性规划: ...

2019-07-14 21:21 0 741 推荐指数:

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机器学习之四:支持向量推导

一、支持向量(SVM) 支持向量,是用于解决分类问题。为什么叫做支持向量,后面的内容再做解释,这里先跳过。 在之前《逻辑回归》的文章中,我们讨论过,对于分类问题的解决,就是要找出一条能将数据划分开的边界。 对于不同的算法,其定义的边界可能是不同的,对于SVM算法,是如何定义其边界 ...

Fri Apr 13 23:09:00 CST 2018 0 1145
【机器学习】算法原理详细推导实现(四):支持向量(上)

【机器学习】算法原理详细推导实现(四):支持向量(上) 在之前的文章中,包括线性回归和逻辑回归,都是以线性分界线进行分割划分种类的。而本次介绍一种很强的分类器【支持向量】,它适用于线性和非线性分界线的分类方法。 函数间隔概念 为了更好的理解非线性分界线,区别两种分界线对于分类的直观理解 ...

Thu Feb 06 00:52:00 CST 2020 0 213
机器学习之支持向量(一):支持向量的公式推导

注:关于支持向量系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的;若对原作者有损请告知,我会及时处理。转载请标明来源。 序: 我在支持向量系列中主要讲支持向量的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α;第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解;第三部分是核函数的原理与应用,讲核 ...

Sun Nov 19 06:02:00 CST 2017 1 6430
支持向量(SVM)的详细推导过程及注解

我是搬运工:http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111353 支持向量的原理很简单,就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候,发现很多文 章都语焉不详,就连《A Tutorial on Support Vector ...

Tue Mar 08 04:49:00 CST 2016 0 7618
支持向量(SVM)之数学公式详细推导

一、概述 1、含义: 支持向量(support vector machine,SVM)是一种二类分类器,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器,通过引入核函数,也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题。 2、求解: 支持向量的学习策略是间隔最大化,可转化为一个 ...

Sun Mar 31 01:06:00 CST 2019 0 2023
支持向量-SVM推导(C语言源码)

很久之前就想把SVM系统的解析一下,争取把西瓜书的这一部分顺一遍,并用C语言对各个部分进行解析,加深理解。 基本概念 给定训练样本集\(D = {(Xl,Yl) , (X2,Y2) , . . . ...

Sun May 09 01:02:00 CST 2021 0 1177
 
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