原文:機器學習實戰 - 讀書筆記(06) – SVM支持向量機

機器學習實戰 讀書筆記 SVM支持向量機 前言 最近在看Peter Harrington寫的 機器學習實戰 ,這是我的學習筆記,這次是第 章:SVM 支持向量機。 支持向量機不是很好被理解,主要是因為里面涉及到了許多數學知識,需要慢慢地理解。我也是通過看別人的博客理解SVM的。 推薦大家看看on way的SVM系列: 解密SVM系列 一 :關於拉格朗日乘子法和KKT條件 解密SVM系列 二 :SV ...

2016-07-15 22:51 12 41800 推薦指數:

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《Python數據分析與機器學習實戰-唐宇迪》讀書筆記第12章--支持向量

python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第12章支持向量   在機器學習中,支持向量(Support Vector Machine,SVM)是最經典的算法之一,應用領域也非常廣,其效果自然也是很厲害的。本章對支持向量算法進行解讀,詳細分析其每一步流程及其參數對結果的影響 ...

Wed Apr 29 06:21:00 CST 2020 0 584
【Python機器學習實戰】感知支持向量學習筆記(三)之SVM的實現

前面已經對感知SVM進行了簡要的概述,本節是SVM算法的實現過程用於輔助理解SVM算法的具體內容,然后借助sklearn對SVM工具包進行實現。   SVM算法的核心是SMO算法的實現,首先對SMO算法過程進行實現,先對一些輔助函數進行定義:   然后實現一個簡化版 ...

Thu Aug 12 04:44:00 CST 2021 0 106
機器學習支持向量SVM

感謝中國人民大學胡鶴老師,課程深入淺出,非常好 一、關於SVM 可以做線性分類、非線性分類、線性回歸等,相比邏輯回歸、線性回歸、決策樹等模型(非神經網絡)功效最好 傳統線性分類:選出兩堆數據的質心,並做中垂線(准確性低)——上圖左 SVM:擬合的不是一條線,而是兩條平行線,且這兩條 ...

Mon Oct 30 18:11:00 CST 2017 0 1965
coursera機器學習-支持向量SVM

#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得; #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充,並非是課堂詳細筆記和要點; #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容,參考文獻列於文末。博主能力有限,若有錯誤,懇請指正; #------------------------------------------------ ...

Sat Dec 07 21:42:00 CST 2013 0 2447
Python機器學習算法 — 支持向量SVM

SVM--簡介 支持向量(Support Vector Machines)是一種二分類模型,它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割,分割的原則是間隔最大化,最終轉化為一個凸二次規划問題來求解。 在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行 ...

Fri Jun 29 07:42:00 CST 2018 0 1017
機器學習——支持向量(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 ...

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