机器学习总结（2）—分类中的代数模型（线性回归，逻辑回归，感知机，支持向量机）
前言 过去几个月，一直在学习机器学习模型，输入只是学习的一部分，输出可以帮助自己更熟练地掌握概念和知识。把一个复杂的事物简单的讲述出来，才能表示真正弄懂了这个知识。所以我将在博客中尽量简单地把这些模型讲述出来，以加深自己的掌握，也为他人提供一点点参考。在此感谢大神刘建平Pinard的博客 ...
相关推荐
支持向量机模型
支持向量机模型(SVM)是一个二分类模型，基本思想是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面，其学习策略便是间隔最大化，最终化为一个凸二次规划问题的求解。 SVM可分为线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机。 算法推导 1. 线性可分支持向量机 引入函数 ...
【ML-9-4】支持向量机--SVM回归模型（SVR）
目录 SVM回归模型的损失函数度量 SVM回归模型的目标函数的原始形式 SVM回归模型的目标函数的对偶形式 SVM 算法小结 一、SVM回归模型的损失函数度量 SVM和决策树一样，可以将模型直接应用到回归问题中；在SVM的分类模型(SVC)中，目标函数和限制条件 ...
向量自回归模型（VAR）
...