原文:機器學習算法整理(七)支持向量機以及SMO算法實現

以下均為自己看視頻做的筆記,自用,侵刪 還參考了:http: www.ai start.com ml 在監督學習中,許多學習算法的性能都非常類似,因此,重要的不是你該選擇使用學習算法A還是學習算法B,而更重要的是,應用這些算法時,所創建的大量數據在應用這些算法時,表現情況通常依賴於你的水平。比如:你為學習算法所設計的特征量的選擇,以及如何選擇正則化參數,諸如此類的事。還有一個更加強大的算法廣泛的應 ...

2018-04-27 20:13 0 1677 推薦指數:

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機器學習(周志華)》筆記--支持向量(4)--序列最小優化算法smo算法基本思想、SMO算法目標函數的優化、SMO算法代碼實現

四、序列最小優化算法smo算法) 1、smo算法基本思想   支持向量學習問題可以形式化為求解凸二次規划問題。 這樣的凸二次規划問題具有全局最優解, 並且有許多最優化算法可以用於這一問題的求解。 但是當訓練樣本容量很大時, 這些算法往往變得非常低效, 以致無法使用。 所以,如何高效地實現 ...

Mon Feb 17 00:10:00 CST 2020 0 1016
機器學習支持向量算法(二)

五、SVM求解實例   上面其實已經得出最終的表達式了,下面我們會根據一些具體的點來求解α的值。數據:3個點,其中正例 X1(3,3) ,X2(4,3) ,負例X3(1,1) 如下圖所示     ...

Mon Sep 16 19:34:00 CST 2019 0 331
機器學習支持向量算法(一)

一、問題引入   支持向量(SVM,Support Vector Machine)在2012年前還是很牛逼的,但是在12年之后神經網絡更牛逼些,但是由於應用場景以及應用算法的不同,我們還是很有必要了解SVM的,而且在面試的過程中SVM一般都會問到。支持向量是一個非常經典且高效的分類模型 ...

Mon Sep 16 06:18:00 CST 2019 0 722
機器學習算法及代碼實現支持向量

機器學習算法及代碼實現支持向量 1、支持向量 SVM希望通過N-1維的分隔超平面線性分開N維的數據,距離分隔超平面最近的點被叫做支持向量,我們利用SMO(SVM實現方法之一)最大化支持向量到分隔面的距離,這樣當新樣本點進來時,其被分類正確的概率也就更大。我們計算樣本點到分隔超 ...

Tue May 19 01:41:00 CST 2020 0 743
機器學習Python實現_07_01_svm_硬間隔支持向量SMO

一.簡介 支持向量(svm)的想法與前面介紹的感知模型類似,找一個超平面將正負樣本分開,但svm的想法要更深入了一步,它要求正負樣本中離超平面最近的點的距離要盡可能的大,所以svm模型建模可以分為兩個子問題: (1)分的對:怎么能讓超平面將正負樣本分的開; (2)分的好:怎么能讓距離超平面 ...

Thu May 21 06:42:00 CST 2020 17 968
Python機器學習算法支持向量(SVM)

SVM--簡介 支持向量(Support Vector Machines)是一種二分類模型,它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割,分割的原則是間隔最大化,最終轉化為一個凸二次規划問題來求解。 在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行 ...

Fri Jun 29 07:42:00 CST 2018 0 1017
 
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