Python机器学习笔记：SVM（3）——证明SVM
说实话，凡是涉及到要证明的东西（理论），一般都不好惹。绝大多数时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底，进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明这个东西的时候，则显得艰难 ...
原文：Python机器学习笔记：SVM（1）——SVM概述
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https: github.com LeBron Jian MachineLearningNote 前言 整理SVM support vector machine 的笔记是一个非常麻烦的事情，一方面这个东西本来就不好理解，要深入学习需要花费大量的时间和精力，另一方面我本身也是个初学者，整理起来难免思路混乱。所以我对SVM的 ...
2020-06-03 14:57 5 4248 推荐指数：
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前言 最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本 ...
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上一节我学习了SVM的推导过程，下面学习如何实现SVM，具体的参考链接都在第一篇文章中，SVM四篇笔记链接为： Python机器学习笔记：SVM（1）——SVM概述 Python机器学习笔记：SVM（2）——SVM核函数 Python机器学习笔记：SVM（3）——证明SVM ...
机器学习笔记—svm算法（上）
本文申明：本文原创，如转载请注明原文出处。 引言：上一篇我们讲到了logistic回归，今天我们来说一说与其很相似的svm算法，当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的。 很多人说svm是目前最好的分类器，那我们就来看看我们的svm好在哪里。 一：初识svm 问题：用一条直线把下图的圆球 ...
SVM算法 机器学习
目录 梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT条件回顾感知器模型回顾SVM线性可分SVM线性不可分核函数SMO SVM线性可分，SVM线性不可分，核函数，要求会推导 ———————————————————————————— 学习率（步长）可以是任何数，如果是二阶 ...
机器学习实战之SVM
一引言： 支持向量机这部分确实很多，想要真正的去理解它，不仅仅知道理论，还要进行相关的代码编写和测试，二者想和结合，才能更好的帮助我们理解SVM这一非常优秀的分类算法 支持向量机是一种二类分类算法，假设一个平面可以将所有的样本分为两类，位于正侧的样本为一类，值为+1，而位于负一侧的样本 ...
【机器学习】从SVM到SVR
注：最近在工作中，高频率的接触到了SVM模型，而且还有使用SVM模型做回归的情况，即SVR。另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了，从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识，花费了不少时间。因此在这里做个总结，比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别，也纪念一下与SVM ...