原文:機器學習:SVM公式推導

引言 對於SVM的大致原理之前已經講過了,但是對於公式的推導,很多書都並未做要求,而且在實際應用過程中並未涉及過深,但鑒於台大機器學習課程中講到了,自己為了鞏固自己的學習,也梳理一遍SVM中公式的推導 此處考慮了C,也就是懲罰因子,不再是之前的hard margin 推導過程 如果是soft margin,那就說明我們能容忍一些錯誤,那么目標問題轉化為 其中C比較大的時候,對離群點重視,越不要犯 ...

2015-04-28 16:37 0 2467 推薦指數:

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機器學習-LR推導及與SVM的區別

之前整理過一篇關於邏輯回歸的帖子,但是只是簡單介紹了一下了LR的基本思想,面試的時候基本用不上,那么這篇帖子就深入理解一下LR的一些知識,希望能夠對面試有一定的幫助。 1、邏輯斯諦 ...

Fri Apr 20 07:20:00 CST 2018 0 2729
機器學習 | 深入SVM原理及模型推導(一)

本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是機器學習專題的第32篇文章,我們來聊聊SVMSVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面試的常客,經常被問到。它最早誕生於上世紀六十年代。那時候雖然沒有機器學習的概念,也沒有這么強的計算能力,但是相關的模型和理論已經提出 ...

Thu Aug 27 00:26:00 CST 2020 0 2071
機器學習基礎——推導線性回歸公式

在之前的文章當中,我們介紹過了簡單的朴素貝葉斯分類模型,介紹過最小二乘法,所以這期文章我們順水推舟,來講講線性回歸模型。 線性回歸的本質其實是一種統計學當中的回歸分析方法,考察的是自變量和因變量之間的線性關聯。后來也許是建模的過程和模型訓練的方式和機器學習的理念比較接近,所以近年來,這個模型 ...

Wed Feb 05 17:05:00 CST 2020 0 756
SVM算法 機器學習

目錄 梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT條件回顧感知器模型回顧SVM線性可分SVM線性不可分核函數SMO SVM線性可分,SVM線性不可分,核函數,要求會推導 ———————————————————————————— 學習率(步長)可以是任何數,如果是二階 ...

Fri Jan 03 06:03:00 CST 2020 0 1066
機器學習實戰之SVM

一引言:   支持向量機這部分確實很多,想要真正的去理解它,不僅僅知道理論,還要進行相關的代碼編寫和測試,二者想和結合,才能更好的幫助我們理解SVM這一非常優秀的分類算法   支持向量機是一種二類分類算法,假設一個平面可以將所有的樣本分為兩類,位於正側的樣本為一類,值為+1,而位於負一側的樣本 ...

Thu May 25 17:25:00 CST 2017 2 22597
機器學習】從SVM到SVR

相遇的兩周年!這篇總結,不會涉及太多公式,只是希望通過可視化的方法對SVM有一個比較直觀的認識。 由於 ...

Wed May 02 04:12:00 CST 2018 0 21269
 
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