原文:機器學習——SVM詳解(標准形式,對偶形式,Kernel及Soft Margin)

寫在前面:機器學習入行快 年了,多多少少用過一些算法,但由於敲公式太過浪費時間,所以一直擱置了開一個機器學習系列的博客。但是現在畢竟是電子化的時代,也不可能每時每刻都帶着自己的記事本。如果可以掏出手機或iPad登陸網站就可以看到自己的一些筆記,才更有助於知識的鞏固。借此機會,重新整理各大算法,希望自己能有更深的認識,如果有可能,也大言不慚的說希望能夠幫助到需要幫助的朋友 本篇博客內容來自台大林軒 ...

2016-05-31 23:20 0 15300 推薦指數:

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機器學習詳解SVM軟間隔與對偶問題

今天是機器學習專題的第34篇文章,我們繼續來聊聊SVM模型。 我們在上一篇文章當中推導了SVM模型在硬間隔的原理以及公式,最后我們消去了所有的變量,只剩下了\(\alpha\)。在硬間隔模型當中,樣本是線性可分的,也就是說-1和1的類別可以找到一個平面將它完美分開。但是在實際當中,這樣的情況 ...

Wed Sep 09 18:57:00 CST 2020 0 965
機器學習技法--學習筆記04--Soft SVM

背景 之前所討論的SVM都是非常嚴格的hard版本,必須要求每個點都被正確的區分開。但是,實際情況時很少出現這種情況的,因為噪聲數據時無法避免的。所以,需要在hard SVM上添加容錯機制,使得可以容忍少量噪聲數據。 "軟"化問題 軟化SVM的思路有點類似正規化,在目標函數添加錯誤累加 ...

Mon Jan 12 00:55:00 CST 2015 0 5147
機器學習——支持向量機(SVM)之核函數(kernel)

對於線性不可分的數據集,可以利用核函數(kernel)將數據轉換成易於分類器理解的形式。   如下圖,如果在x軸和y軸構成的坐標系中插入直線進行分類的話, 不能得到理想的結果,或許我們可以對圓中的數據進行某種形式的轉換,從而得到某些新的變量來表示數據。在這種表示情況下,我們就更容易得到大於 ...

Mon Nov 28 03:52:00 CST 2016 0 6411
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

注:最近在工作中,高頻率的接觸到了SVM模型,而且還有使用SVM模型做回歸的情況,即SVR。另外考慮到自己從第一次知道這個模型到現在也差不多兩年時間了,從最開始的騰雲駕霧到現在有了一點直觀的認識,花費了不少時間。因此在這里做個總結,比較一下使用同一個模型做分類和回歸之間的差別,也紀念一下與SVM ...

Wed May 02 04:12:00 CST 2018 0 21269
機器學習小結:SVM

機器學習相關的課上,反復學習了這一經典算法,每次都有新的體會。借此機會做一個總結。   SVM是一種線性 ...

Tue Aug 28 07:51:00 CST 2012 0 7001
 
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