原文:Coursera 機器學習 第7章 Support Vector Machines 學習筆記

Support Vector Machines . Large Margin Classification . . Optimization Objective支持向量機 SVM 代價函數在數學上的定義。 復習一下S型邏輯函數: 那么如何由邏輯回歸代價函數得到支持向量機的代價函數 對於一個示例 : 其實就是將邏輯回歸的代價函數中的log e Tx 和log e Tx 分別替換為cost Tx 和 ...

2016-03-10 20:36 0 2218 推薦指數:

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斯坦福CS229機器學習課程筆記五:支持向量機 Support Vector Machines

SVM被許多人認為是有監督學習中最好的算法,去年的這個時候我就在嘗試學習。不過,面對長長的公式和拗口的中文翻譯最終放棄了。時隔一年,看到Andrew講解SVM,總算對它有了較為完整的認識,總體思路是這樣的:1.介紹間隔的概念並重新定義符號;2.分別介紹functional margins ...

Fri Jul 31 21:48:00 CST 2015 0 1942
機器學習 | 算法筆記- 支持向量機(Support Vector Machine)

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄    k近鄰(KNN)    決策樹    線性回歸    邏輯斯蒂回歸    朴素貝葉斯    支持向量機(SVM ...

Mon Mar 11 01:55:00 CST 2019 0 1652
[機器學習]回歸--Support Vector Regression(SVR)

SVM分類,就是找到一個平面,讓兩個分類集合的支持向量或者所有的數據(LSSVM)離分類平面最遠; SVR回歸,就是找到一個回歸平面,讓一個集合的所有數據到該平面的距離最近。 SVR是支持向量回歸(support vector regression)的英文縮寫,是支持向量機(SVM)的重要的應用 ...

Wed May 09 20:29:00 CST 2018 0 6116
Coursera台大機器學習基礎課程學習筆記2 -- 機器學習的分類

總體思路: 各種類型的機器學習分類 按照輸出空間類型分Y 按照數據標記類型分yn 按照不同目標函數類型分f 按照不同的輸入空間類型分X 按照輸出空間類型Y,可以分為二元分類,多元分類,回歸分析以及結構化學習 ...

Tue Dec 10 07:08:00 CST 2013 0 4401
Coursera台大機器學習課程筆記5 -- Theory of Generalization

本章思路: 根據之前的總結,如果M很大,那么無論假設泛化能力差的概率多小,都無法忽略,所以問題轉化為證明M不大,然后上章將其轉化為證明成長函數:mh(N)為多項式級別。直接證明似乎很困難,本章繼續利 ...

Tue Mar 25 16:33:00 CST 2014 1 2291
Coursera台大機器學習課程筆記6 -- The VC Dimension

本章的思路在於揭示VC Dimension的意義,簡單來說就是假設的自由度,或者假設包含的feature vector的個數(一般情況下),同時進一步說明了Dvc和,Eout,Ein以及Model Complexity Penalty的關系。 一回顧 由函數B(N,k)的定義 ...

Mon Mar 31 00:26:00 CST 2014 0 5745
 
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