《機器學習技法》---支持向量回歸
1 核型嶺回歸 首先，嶺回歸的形式如下： 在《核型邏輯回歸》中我們介紹過一個定理，即以上這種形式的問題，求得的w都能表示為z的線性組合： 因此我們把w代入，問題就轉化為求β的問題，同時引入核技巧： 求解這個問題，先求梯度： 令梯度為0，可以直接解出β： 上式中 ...
原文：《機器學習技法》---核型邏輯回歸
無約束形式的soft SVM 我們知道，soft SVM的一般形式是： 這里我們把松弛變量 n寫成下面的形式 這里其實就是松弛變量的定義，如果這個點不違反硬條件，則它的松弛變量為 ，否則的話，松弛變量的值就是它到底違反了多少，即yn w xn b 與 的差值 : 這樣寫之后，原問題的約束條件已經被包含進來了。因此原問題變為下面的無約束形式： soft SVM與邏輯回歸的聯系 我們用另一種方式看待 ...
2017-03-02 17:13 0 1338 推薦指數：
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