原文:Hard-Margin SVM(支持向量機)

什么是Hard Margin SVM 指的是這個向量機只適用於 數據完全可分 seperately 的情況。 一 什么是支持向量機 上述三條直線,選擇哪一條比較好 直覺上來說,最右面的那條直線最好。因為它的Margin比較胖,對數據點中混雜的噪聲容忍度更高,更加robust。所以以后我們在計算w的時候,加上一個限制條件:尋找Margin最胖的w。 w能將所有的點分開,等價於:對於所有的點,有ynw ...

2016-05-16 17:30 0 2165 推薦指數:

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支持向量SVM

斷斷續續看了好多天,趕緊補上坑。 感謝july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比較正規的SMO C++ 模板代碼。~LINK~ 1995年提出的支持向量SVM)模型,是淺層學習中較新 ...

Sat Feb 14 19:51:00 CST 2015 0 4776
SVM支持向量

,RBF). 1.SVM支持向量的核函數 在SVM算法中,訓練模型的過程實際上是對每個數據點對於 ...

Tue May 21 17:28:00 CST 2019 2 357
SVM 支持向量

支持向量就是使用了核函數的軟間隔線性分類法,SVM可用於分類、回歸和異常值檢測(聚類)任務。“”在機器學習領域通常是指算法,支持向量是指能夠影響決策的變量。 示意圖如下(綠線為分類平面,紅色和藍色的點為支持向量): SVM原理 由邏輯回歸引入[1] 邏輯回歸是從特征中學 ...

Mon Jul 03 05:00:00 CST 2017 8 1631
SVM支持向量

1.什么是SVM 通過跟高斯“核”的結合,支持向量可以表達出非常復雜的分類界線,從而達成很好的的分類效果。“核”事實上就是一種特殊的函數,最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。 ​ 我們如何在二維平面划分出一個圓形的分類界線?在二維平面可能會很困難,但是通過“核”可以將二維 ...

Mon Aug 06 20:26:00 CST 2018 0 1282
支持向量SVM

關於 SVM 的博客目錄鏈接,其中前1,2 兩篇為約束優化的基礎,3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模與求解, 6 是從經驗風險最小化的方式去考慮 SVM。 1. 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件拉 2. 格朗日對偶 3. 支持向量SVM 4. SVM 核方法 ...

Tue Aug 09 02:30:00 CST 2016 0 1666
我眼中的支持向量SVM

看吳恩達支持向量的學習視頻,看了好幾遍,才有一點的理解,梳理一下相關知識。 (1)優化目標:   支持向量也是屬於監督學習算法,先從優化目標開始。    優化目標是從Logistics regression一步步推導過程,推導過程略      這里cost1和cost0函數圖像為:      ...

Wed Sep 05 18:36:00 CST 2018 0 1239
 
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