原文:《机器学习(周志华)》笔记--支持向量机(1)--间隔与支持向量:线性二分类问题、支持向量机基本思想、间隔与支持向量、间隔与支持向量数学推导、支持向量机基本型

支持向量机 Support Vector Machine 是由Vapnik等人于 年提出来的,之后随着统计理论的发展,支持向量机 SVM 也逐渐受到了各领域研究者的关注,在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型。同时,在支持向量机的发展过程中,其理论方面的研究得到了同步的发展,为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。 一 间隔与支持向量 线性二分类问题 线性二分 ...

2020-02-15 19:57 0 1033 推荐指数:

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5. 支持向量(SVM)软间隔

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)软间隔 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
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
支持向量原理(二) 线性支持向量的软间隔最大化模型

支持向量原理(一) 线性支持向量     支持向量原理(二) 线性支持向量的软间隔最大化模型     支持向量原理(三)线性不可分支持向量与核函数     支持向量原理(四)SMO算法原理     支持向量原理(五)线性支持回归    在支持向量 ...

Fri Nov 25 22:21:00 CST 2016 62 28274
支持向量(二)线性可分支持向量与硬间隔最大化

本文原创如需转载请注明出处 阅读目录一.什么是函数间隔? 二.什么是几何间隔? 三.函数间隔与几何间隔的关系? 四.硬间隔最大化 五.学习的对偶算法 一.函数间隔 在图A,B,C三点,A离超平面是最远的,所以A被分类错误的可能性是最小的,相反C离超平面的距离是最近的,所以C ...

Fri Nov 27 23:15:00 CST 2015 3 3071
机器学习(周志华)》笔记--支持向量(2)--对偶问题:优化问题的类型、对偶问题、解的稀疏性、硬间隔与软间隔

二、对偶问题 1、优化问题的类型 (1)无约束优化问题:               求解方法:求取函数f(x)的导数,然后令其为零,可以求得候选最优值,再在这些候选值中验证;如果是凸函数,可以保证是最优解。 (2)有等式约束的优化问题:                即把等式 ...

Sun Feb 16 19:39:00 CST 2020 0 1844
机器学习Python实现_07_01_svm_硬间隔支持向量与SMO》

一.简介 支持向量(svm)的想法与前面介绍的感知模型类似,找一个超平面将正负样本分开,但svm的想法要更深入了一步,它要求正负样本中离超平面最近的点的距离要尽可能的大,所以svm模型建模可以分为两个子问题: (1)的对:怎么能让超平面将正负样本分的开; (2)的好:怎么能让距离超平面 ...

Thu May 21 06:42:00 CST 2020 17 968
机器学习Python实现_07_02_svm_软间隔支持向量

一.简介 上一节介绍了硬间隔支持向量,它可以在严格线性可分的数据集上工作的很好,但对于非严格线性可分的情况往往就表现很差了,比如: *** PS:请多试几次,生成含噪声点的数据*** 那怕仅含有一个异常点,对硬间隔支持向量的训练影响就很大,我们希望它能具有一定 ...

Thu May 21 16:28:00 CST 2020 0 759
 
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