机器学习，详解SVM软间隔与对偶问题
今天是机器学习专题的第34篇文章，我们继续来聊聊SVM模型。 我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式，最后我们消去了所有的变量，只剩下了\(\alpha\)。在硬间隔模型当中，样本是线性可分的，也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中，这样的情况 ...
原文：《机器学习(周志华)》笔记--支持向量机（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 优化问题的类型 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。 有等式约束的优化问题： 即把等式约束hi x 用一个系数与f x 写为一个式子，称为拉格朗日函数，而系数称为拉格朗日乘子。通过拉格朗日函数对各个变量求导，令其为零，可以求得候选值集合，然后验证求得最优值。 有不等式约束的优化问题 ...
2020-02-16 11:39 0 1844 推荐指数：
相关推荐
《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
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 1、线性 ...
支持向量机（SVM）必备概念(凸集和凸函数，凸优化问题，软间隔，核函数，拉格朗日乘子法，对偶问题，slater条件、KKT条件）
SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸集和凸函数，凸优化问题，软间隔，核函数，拉格朗日乘子法，对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法！ 相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料，着实费了 ...
深入理解SVM，软间隔与对偶问题
今天是机器学习专题的第33篇文章，我们继续来聊聊SVM模型。 在上一篇文章当中我们推到了SVM模型在线性可分的问题中的公式推导，我们最后得到的结论是一个带有不等式的二次项： \[\left\{\begin{align*} &\min_{\omega , b} \frac ...
《机器学习Python实现_07_01_svm_硬间隔支持向量机与SMO》
一.简介 支持向量机(svm)的想法与前面介绍的感知机模型类似，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）分的对：怎么能让超平面将正负样本分的开； （2）分的好：怎么能让距离超平面 ...
《机器学习Python实现_07_02_svm_软间隔支持向量机》
一.简介 上一节介绍了硬间隔支持向量机，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，对硬间隔支持向量机的训练影响就很大，我们希望它能具有一定 ...
线性支持向量机中的硬间隔(hard margin)和软间隔(soft margin)
intro The support-vector mechine is a new learning machine for two-group classification problems ...
<老古董>线性支持向量机中的硬间隔(hard margin)和软间隔(soft margin)是什么
_________________________________________________________________________________________________ T ...