支持向量機 (二)： 軟間隔 svm 與 核函數
拉格朗日乘子法 - KKT條件 - 對偶問題 支持向量機 (一)： 線性可分類 svm 支持向量機 (二)： 軟間隔 svm 與 核函數 支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量回歸 軟間隔最大化（線性不可分類svm） 上一篇求解出來的間隔被稱為 “硬間隔(hard ...
原文：SVM核函數與軟間隔
核函數 在上文中我們已經了解到使用SVM處理線性可分的數據，而對於非線性數據需要引入核函數的概念它通過將數據映射到高維空間來實現線性可分。在線性不可分的情況下，支持向量機通過某種事先選擇的非線性映射 核函數 將輸入變量映射到一個高維特征空間，在這個空間中構造最優分類超平面。我們使用SVM進行數據集分類工作的過程首先是同預先選定的一些非線性映射將輸入空間映射到高維特征空間 下圖很清晰的表達了通過映 ...
2013-12-19 00:28 2 2526 推薦指數：
相關推薦
SVM支持向量機——核函數、軟間隔
支持向量機的目的是尋找一個能講兩類樣本正確分類的超平面，很多時候這些樣本並不是線性分布的。 由此，可以將原始特征空間映射到更高維的特征空間，使其線性可分。而且，如果原始空間是有限維，即屬性數量有限， 那么一定存在一個高維特征空間使樣本可分。 k(.,.)就是核函數。整理后 ...
支持向量機（SVM）必備概念(凸集和凸函數，凸優化問題，軟間隔，核函數，拉格朗日乘子法，對偶問題，slater條件、KKT條件）
SVM目前被認為是最好的現成的分類器，SVM整個原理的推導過程也很是復雜啊，其中涉及到很多概念，如：凸集和凸函數，凸優化問題，軟間隔，核函數，拉格朗日乘子法，對偶問題，slater條件、KKT條件還有復雜的SMO算法！ 相信有很多研究過SVM的小伙伴們為了弄懂它們也是查閱了各種資料，着實費了 ...
SVM – 核函數
核函數的起源是對於線性不可分的分類情況，其實可以通過p次方多項式，及非線性模型進行分類；然后對於這類非線性多次方的，其實可以按照廣義線性模型來進行升維變形，使之成為線性模型，這樣就可以放到SVM中來進行處理了（svm只能處理非線性模型）。 但是升維之后是有維度爆炸現象的（二次方對應 ...
svm常用核函數
SVM核函數的選擇對於其性能的表現有至關重要的作用，尤其是針對那些線性不可分的數據，因此核函數的選擇在SVM算法中就顯得至關重要。對於核技巧我們知道，其目的是希望通過將輸入空間內線性不可分的數據映射到一個高緯的特征空間內使得數據在特征空間內是可分的，我們定義這種映射為ϕ(x ...
SVM之核函數
SVM之問題形式化 SVM之對偶問題 >>>SVM之核函數 SVM之解決線性不可分 寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 上一篇SVM之對偶問題中討論到，SVM最終形式化為以下優化問題\[\begin{align}\left\{ \begin ...
SVM核函數
scikit-learn SVM算法庫封裝了libsvm 和 liblinear 的實現，僅僅重寫了算法的接口部分。 scikit-learn中SVM的算法庫分為兩類，相關的類都包裹在sklearn.svm模塊之中。 一類是分類的算法庫，包括SVC， NuSVC，和LinearSVC ...
5. 支持向量機（SVM）軟間隔
1. 感知機原理（Perceptron） 2. 感知機(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量機（SVM）拉格朗日對偶性（KKT） 4. 支持向量機（SVM）原理 5. 支持向量機（SVM）軟間隔 6. 支持向量機（SVM）核函數 1. 前言 在前一篇支持向量機 ...