原文:stanford coursera 機器學習編程作業 exercise 6(支持向量機-support vector machines)

在本練習中,先介紹了SVM的一些基本知識,再使用SVM 支持向量機 實現一個垃圾郵件分類器。 在開始之前,先簡單介紹一下SVM 從邏輯回歸的 cost function 到SVM 的 cost function 邏輯回歸的假設函數如下: h x 取值范圍為 , ,約定h x gt . ,也即 T x gt 時,y 比如h x . ,此時表示有 的概率相信 y 等於 顯然,要想讓y取值為 ,h x ...

2016-12-07 23:34 4 2543 推薦指數:

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

7 Support Vector Machines7.1 Large Margin Classification7.1.1 Optimization Objective支持向量(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的代價函數 ...

Fri Mar 11 04:36:00 CST 2016 0 2218
Stanford coursera Andrew Ng 機器學習課程編程作業Exercise 1)

Exercise 1:Linear Regression---實現一個線性回歸 在本次練習中,需要實現一個單變量的線性回歸。假設有一組歷史數據<城市人口,開店利潤>,現需要預測在哪個城市中開店利潤比較好? 歷史數據如下:第一列表示城市人口數,單位為萬人;第二列表示利潤,單位 ...

Sun Nov 20 01:29:00 CST 2016 14 16799
斯坦福CS229機器學習課程筆記五:支持向量 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
 
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