机器学习之支持向量机算法(二)
五、SVM求解实例 上面其实已经得出最终的表达式了，下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据：3个点，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，负例X3(1,1) 如下图所示 ...
原文：机器学习算法（五）: 基于支持向量机的分类预测
目录 Demo实践 支持向量机 软间隔 超平面 一 Demo实践 可以对照之前的逻辑回归模型的决策边界，我们可以发现两个决策边界是有一定差异的 可以对比两者在X,Y轴 上的截距 ，这说明这两个不同在相同数据集上找到的判别线是不同的，而这不同的原因其实是由于两者选择的 最优目标是不一致的。接下来我们进行SVM的一些简单介绍。 二 支持向量机 我们常常会碰到这样的一个问题，首先给你一些分属于两个类别的 ...
2020-08-25 14:07 0 1123 推荐指数：
相关推荐
机器学习之支持向量机算法(一)
一、问题引入 支持向量机(SVM，Support Vector Machine)在2012年前还是很牛逼的，但是在12年之后神经网络更牛逼些，但是由于应用场景以及应用算法的不同，我们还是很有必要了解SVM的，而且在面试的过程中SVM一般都会问到。支持向量机是一个非常经典且高效的分类模型 ...
Python机器学习（十二）支持向量机算法
1. 解决什么问题？ 最基本的应用是数据分类，特别是对于非线性不可分数据集。支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类，对于非线性不可分数据集的也可以分类 （我认为这才是支持向量机的真正魅力所在，因为现实场景中，样本数据往往是非线性不可分的）。 现实场景一 ：样本数据大部分是线性 ...
机器学习之支持向量机（二）：SMO算法
函数的推理及常用的核函数有哪些；第四部分是支持向量机的应用，按照机器学习实战的代码详细解读。 机器学 ...
机器学习算法及代码实现–支持向量机
机器学习算法及代码实现–支持向量机 1、支持向量机 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据，距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量，我们利用SMO（SVM实现方法之一）最大化支持向量到分隔面的距离，这样当新样本点进来时，其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超 ...
Python机器学习算法 — 支持向量机（SVM）
SVM--简介 支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行 ...
机器学习算法总结(一)——支持向量机
自学机器学习三个月，接触到了各种算法，然而很多知其然而不知其所以然，因此想对过往所学的知识做个总结，该系列的文章不会有过多的算法推导。 我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector ...
机器学习之四：支持向量机推导
一、支持向量机（SVM） 支持向量机，是用于解决分类问题。为什么叫做支持向量机，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 ...