機器學習-SVM-核函數
SVM-核函數 在研究了一天的SVM核函數后，我頓悟了一個道理： 研究和使用核函數的人，從一開始的目的就是把data分開而已。高維和映射，都是原來解釋操作合理性的，但根本不是進行這一操作的原因 我為什么會這么想？我們舉一個例子，就說徑向基函數核（RBF）吧，按理來說，它的映射應該是和高斯分布 ...
原文：機器學習---核函數
前言：當我跟你說起核的時候，你的腦海里一定是這樣的： 想到的一定是BOOMBOOM。談核色變，但是今天我們說的核卻溫和可愛的多了。 我記得我前面說到了SVM的核武器是核函數，這篇文章可以作為http: www.cnblogs.com xiaohuahua p .html這篇文章的下篇。但是我這里首先強調一下，核函數不是僅僅在SVM里使用，他只是一個工具，把低維數據映射到高維數據的工具。 形如這樣： ...
2016-12-08 19:16 7 26082 推薦指數：
相關推薦
機器學習：SVM（核函數、高斯核函數RBF）
一、核函數（Kernel Function） 1）格式 K(x, y)：表示樣本 x 和 y，添加多項式特征得到新的樣本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的樣本經過計算得到的值； 在 SVM 類型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回點乘：x' . y' 得到的值 ...
機器學習實戰-之SVM核函數與案例
在現實任務中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數是有限的，也就是說屬性數是有限的，則一定存在一個高維特征空間能夠將樣本划分。 事實上，在做任務中，我們並不知道什么樣的核函數是合適的。但是核函數的選擇卻對支持向量機的性能有着至關重要的作用 ...
Python機器學習筆記：SVM（2）——SVM核函數
完整代碼及其數據，請移步小編的GitHub 傳送門：請點擊我 如果點擊有誤：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 上一節我學習了完整的SVM過程，下面繼續對核函數進行詳細學習，具體的參考鏈接都在上一篇文章中，SVM ...
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 ...
機器學習核方法
核方法 目錄 核方法 拉格朗日乘子法 等式約束條件 不等式約束條件 最大間隔(margin maximization) 問題描述 前序 SVM 最大 ...
機器學習-核Fisher LDA算法
本文在我的上一篇博文 機器學習-特征選擇(降維) 線性判別式分析(LDA) 的基礎上進一步介紹核Fisher LDA算法。 之前我們介紹的LDA或者Fisher LDA都是線性模型，該模型簡單，對噪音的魯棒性較好，不容易過擬合，但是，簡單模型的表達能力會弱一些，為了增加LDA算法 ...
《機器學習(周志華)》筆記--支持向量機（3）--核函數：核技巧、核函數計算過程、特殊映射函數
三、核函數 1、核技巧 若不存在一個能正確划分兩類樣本的超平面, 怎么辦 ? 數學上可以證明，如果原始空間是有限維，即屬性數有限，則一定存在一個高維特征空間使樣本可分。將樣本從原始空間映射到一個更高維的特征空間 , 使樣本在這個特征空間內線性可分。 我們的數據集有時候是非 ...