機器學習技法 之 支持向量回歸（SVR）
核邏輯回歸（Kernel Logistic Regression） SVM 和 Regularization 之間的聯系 軟間隔支持向量機的原最優化問題為： \[\begin{aligned} \min _ { b , \mathbf { w } , \xi } & \frac ...
原文：《機器學習技法》---支持向量回歸
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 的問題，同時引入核技巧： 求解這個問題，先求梯度： 令梯度為 ，可以直接解出 ： 上式中，可保證逆矩陣一定存在，因為K是半正定的。 下面對比了線性嶺回歸和核型嶺回歸： 核型嶺回歸更加靈活，缺點是數據量大時效率低 可以用hadoop ...
2017-03-08 11:14 0 4696 推薦指數：
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