機器學習：SVM公式推導
引言 對於SVM的大致原理之前已經講過了，但是對於公式的推導，很多書都並未做要求，而且在實際應用過程中並未涉及過深，但鑒於台大機器學習課程中講到了，自己為了鞏固自己的學習，也梳理一遍SVM中公式的推導 此處考慮了C，也就是懲罰因子，不再是之前的hard-margin ...
原文：機器學習-LR推導及與SVM的區別
之前整理過一篇關於邏輯回歸的帖子，但是只是簡單介紹了一下了LR的基本思想，面試的時候基本用不上，那么這篇帖子就深入理解一下LR的一些知識，希望能夠對面試有一定的幫助。 邏輯斯諦分布 介紹邏輯斯諦回歸模型之前，首先看一個並不常見的概率分布，即邏輯斯諦分布。設X是連續隨機變量，X服從邏輯斯諦分布是指X具有如下的累積分布函數和概率密度函數： 式中， 為位置參數， gt 為形狀參數。邏輯斯諦的分布的密度 ...
2018-04-19 23:20 0 2729 推薦指數：
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機器學習 | 深入SVM原理及模型推導（一）
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SVM算法 機器學習
目錄 梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT條件回顧感知器模型回顧SVM線性可分SVM線性不可分核函數SMO SVM線性可分，SVM線性不可分，核函數，要求會推導 ———————————————————————————— 學習率（步長）可以是任何數，如果是二階 ...