《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 ...
原文：《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： 分的对：怎么能让超平面将正负样本分的开 分的好：怎么能让距离超平面最近的点的距离尽可能的大。 对于第一个子问题：将样本分开，与感知机模型一样，我们也可以定义模型目标函数为： f x si ...
2020-05-20 22:42 17 968 推荐指数：
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一.简介 前两节分别实现了硬间隔支持向量机与软间隔支持向量机，它们本质上都是线性分类器，只是软间隔对“异常点”更加宽容，它们对形如如下的螺旋数据都没法进行良好分类，因为没法找到一个直线（超平面）能将其分隔开，必须使用曲线（超曲面）才能将其分隔，而核技巧便是处理这类问题的一种常用 ...
【机器学习】支持向量机（SVM）
感谢中国人民大学胡鹤老师，课程深入浅出，非常好 一、关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等，相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型（非神经网络）功效最好 传统线性分类：选出两堆数据的质心，并做中垂线（准确性低）——上图左 SVM：拟合的不是一条线，而是两条平行线，且这两条 ...
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