支持向量機之Hinge Loss 解釋
Hinge Loss 解釋 SVM 求解使通過建立二次規划原始問題，引入拉格朗日乘子法，然后轉換成對偶的形式去求解，這是一種理論非常充實的解法。這里換一種角度來思考，在機器學習領域，一般的做法是經驗風險最小化 ERM ，即構建假設函數為輸入輸出間的映射，然后采用損失函數來衡量模型的優劣。求得使 ...
原文：SVM（支持向量機）之Hinge Loss解釋
Hinge Loss解釋 SVM 求解使通過建立二次規划原始問題，引入拉格朗日乘子法，然后轉換成對偶的形式去求解，這是一種理論非常充實的解法。這里換一種角度來思考，在機器學習領域，一般的做法是經驗風險最小化 ERM ，即構建假設函數為輸入輸出間的映射，然后采用損失函數來衡量模型的優劣。求得使損失最小化的模型即為最優的假設函數，采用不同的損失函數也會得到不同的機器學習算法，比如這里的主題 SVM ...
2018-08-07 12:23 0 16952 推薦指數：
相關推薦
SVM（支持向量機）
1.什么是SVM 通過跟高斯“核”的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。“核”事實上就是一種特殊的函數，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。 我們如何在二維平面划分出一個圓形的分類界線？在二維平面可能會很困難，但是通過“核”可以將二維 ...
支持向量機（SVM）
斷斷續續看了好多天，趕緊補上坑。 感謝july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比較正規的SMO C++ 模板代碼。~LINK~ 1995年提出的支持向量機（SVM）模型，是淺層學習中較新 ...
SVM支持向量機
,RBF). 1.SVM支持向量機的核函數 在SVM算法中,訓練模型的過程實際上是對每個數據點對於 ...
SVM 支持向量機
支持向量機就是使用了核函數的軟間隔線性分類法，SVM可用於分類、回歸和異常值檢測（聚類）任務。“機”在機器學習領域通常是指算法,支持向量是指能夠影響決策的變量。 示意圖如下（綠線為分類平面，紅色和藍色的點為支持向量）： SVM原理 由邏輯回歸引入[1] 邏輯回歸是從特征中學 ...
SVM的損失函數（Hinge Loss)
習而言，這涉及到調整參數，比如需要調節權重矩陣W或偏置向量B，以提高分類的精度。 Hinge Los ...
支持向量機SVM
關於 SVM 的博客目錄鏈接，其中前1,2 兩篇為約束優化的基礎，3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模與求解， 6 是從經驗風險最小化的方式去考慮 SVM。 1. 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件拉 2. 格朗日對偶 3. 支持向量機SVM 4. SVM 核方法 ...
支持向量機（SVM）算法
支持向量機(support vector machine)是一種分類算法，通過尋求結構化風險最小來提高學習機泛化能力，實現經驗風險和置信范圍的最小化，從而達到在統計樣本量較少的情況下，亦能獲得良好統計規律的目的。通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器 ...