原文:SVM算法及推导,可以看看

转自:https: blog.csdn.net hx article details SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。让我们以一个小故事的形式,开启我们的SVM之旅吧。 在很久以前的情人节,一位大侠要去救他的爱人,但天空中的魔鬼和他玩了一个游戏。 魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球,说: 你用一根棍分开它 ...

2019-12-27 17:03 0 913 推荐指数:

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SVM算法推导

1,SVM算法的思考出发点 SVM算法是一种经典的分类方法。对于线性可分问题,找到那个分界面就万事大吉了。这个分界面可以有很多,怎么找呢?SVM是要找到最近点距离最远的那个分界面。有点绕,看下面的图就明白了 为了推导简单,我们先假设样本集是完全线性可分的,也就一个分界面能达到100 ...

Fri May 26 06:42:00 CST 2017 2 14699
AI面试之SVM推导

SVM现在主流的有两个方法。一个是传统的推导,计算支持向量求解的方法,一个是近几年兴起的梯度下降的方法。 梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作为损失函数,所以最近也有人提出的深度SVM其实就是使用hinge loss的神经网络。 本文的目的是讲解传统的推导SVM的超平面 ...

Thu Jul 23 01:17:00 CST 2020 0 570
SVM 简要推导过程

SVM 是一块很大的内容,网上有写得非常精彩的博客。这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节,而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路。 1. 问题由来 SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行正确划分,与一般的线性分类器相比 ...

Mon Aug 05 17:16:00 CST 2013 0 5654
SVM推导和理解

主要记录了SVM思想的理解,关键环节的推导过程,主要是作为准备面试的需要. 1.准备知识-点到直线距离 点\(x_0\)到超平面(直线)\(w^Tx+b=0\)的距离,可通过如下公式计算: \[d = \frac{w^Tx_0+b}{||w||} \] 因为公式分子部分没有带绝对值 ...

Sun Aug 11 03:22:00 CST 2019 0 1435
SVM算法

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用。 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类、回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造、选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器。 支持向量机具有如下的优缺点, 优点 ...

Wed Oct 19 02:55:00 CST 2016 0 4480
svm算法

前言 有些算法书写的很白痴,或者翻译的很白痴。我一直认为算法本身并不是不容易理解的,只不过学究们总是喜欢用象牙塔的语言来表述那些让人匪夷所思般的概念。如果按照软件互联网化的发展思路来说,这是软件设计的初始阶段,不会考虑用户体验问题。就好像写论文一定不能口语化一样,感觉这是很愚蠢的事情,能把一个 ...

Fri Mar 20 00:42:00 CST 2015 0 2950
SVM数学原理推导

//2019.08.17 #支撑向量机SVM(Support Vector Machine)1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法,它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界,使得模型的泛化能力尽可能地好,因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、支撑向量机 ...

Sat Aug 17 20:48:00 CST 2019 0 1846
支持向量机(SVM)推导以及代码实现

SVM 是一个非常优雅的算法,具有完善的数学理论,虽然如今工业界用到的不多,但还是决定花点时间去写篇文章整理一下 ...

Fri Oct 30 01:35:00 CST 2020 0 476
 
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