SVM 超平面方程
SVM：超平面方程w'x+b=0；w,x均是向量，w'代表w的轉置w=[w1;w2;w3;w4......wn];x=[x1;x2;x3......xn];一直不理解什么意思，今天看了網上的一個blog現在明白了，記錄一下，以后查看。 以二維平面為例吧，在二維平面上 超平面方程就是一條直線。一般 ...
原文：【統計學習】SVM之超平面方程來源
摘要 本文主要說明SVM中用到的超平面方程是怎么來的，以及各個符號的物理意義，怎么算空間上某點到該平面的距離。 正文 統計學習方法 一書給出如下說明： 首先說明我對超平面的理解： 在三維坐標系里，XoY平面把三維坐標系 分割 成兩個空間，這個分割平面引申到一維，二維，四維空間 來，他就是一個超平面。一維里是一個點分割空間，二維里是條線， 維剛好是個平面， 維的用幾何已經無法表示了，但是我們賦予這個 ...
2016-10-29 23:46 1 1401 推薦指數：
相關推薦
統計學習方法—SVM推導
目錄 SVM 1. 定義 1.1 函數間隔和幾何間隔 1.2 間隔最大化 2. 線性可分SVM 2.1 對偶問題 2.2 序列最小最優算法（SMO ...
SVM理論之最優超平面
最優超平面(分類面) 如圖所示, 方形點和圓形點代表兩類樣本, H 為分類線,H1, H2分別為過各類中離分類線最近的樣本且平行於分類線的直線, H1、H2上的點（xi, yi）稱為支持向量， 它們之間的距離叫做分類間隔(margin)。中間那條分界線並不是唯一 ...
SVM理論之最優超平面
最優超平面(分類面) 如圖所示, 方形點和圓形點代表兩類樣本, H 為分類線,H1, H2分別為過各類中離分類線最近的樣本且平行於分類線的直線, H1、H2上的點（xi, yi）稱為支持向量， 它們之間的距離叫做分類間隔(margin)。中間那條分界線並不是唯一 ...
（九）從零開始學人工智能--統計學習：KNN&SVM&決策樹
統計學習基礎算法-KNN&SVM&決策樹 目錄 統計學習基礎算法-KNN&SVM&決策樹 1. KNN（k-Nearest Neighbor） 1.1 距離選擇 1.2 K值選擇 ...
統計學習方法ｃ++實現之六 支持向量機（SVM）及SMO算法
前言 支持向量機（SVM）是一種很重要的機器學習分類算法，本身是一種線性分類算法，但是由於加入了核技巧，使得SVM也可以進行非線性數據的分類；SVM本來是一種二分類分類器，但是可以擴展到多分類，本篇不會進行對其推導一步一步羅列公式，因為當你真正照着書籍進行推導后你就會發現他其實沒那么難，主要 ...
統計學習總結
HMM 隱馬爾可夫，隱，說明模型里面含有隱含節點，是我們所無法直接觀測到的，這些隱含節點上的狀態可以稱為隱含狀態；馬爾科夫，說明模型具有馬爾科夫性，一個節點的狀態只跟它的鄰居有關，與其他節點無關，與 ...
統計學習方法（一）
統計學習 統計學習是關於計算機基於數據構建概率統計模型並運用模型對數據進行預測與分析的一門學科。統計學習也稱為統計機器學習（statical machine learning）。 統計學習的方法是基於數據構建統計模型從而對數據進行預測和分析。統計學習由監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習 ...