背景 上一篇文章總結了linear hard SVM,解法很直觀,直接從SVM的定義出發,經過等價變換,轉成QP問題求解。這一講,從另一個角度描述hard SVM的解法,不那么直觀,但是可以避免feature轉換時的數據計算,這樣就可以利用一些很高緯度(甚至是無限維度)的feature轉換,得到 ...
背景 支持向量機 SVM 背后的數學知識比較復雜,之前嘗試過在網上搜索一些資料自學,但是效果不佳。所以,在我的數據挖掘工具箱中,一直不會使用SVM這個利器。最近,台大林軒田老師在Coursera上的機器學習技法課程上有很詳細的講授SVM的原理,所以機會難得,一定要好好把握這次機會,將SVM背后的原理梳理清楚並記錄下來。這篇文章總結第一講linear hard SVM的相關內容。 最好的分割線 之前 ...
2015-01-02 21:21 0 3468 推薦指數:
背景 上一篇文章總結了linear hard SVM,解法很直觀,直接從SVM的定義出發,經過等價變換,轉成QP問題求解。這一講,從另一個角度描述hard SVM的解法,不那么直觀,但是可以避免feature轉換時的數據計算,這樣就可以利用一些很高緯度(甚至是無限維度)的feature轉換,得到 ...
轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4271742.html 目錄 機器學習基石筆記1——在何時可以使用機器學習(1) 機器學習基石筆記2——在何時可以使用機器學習(2) 機器學習基石筆記3——在何時可以使用機器學習(3)(修改版 ...
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