原文:[吳恩達機器學習筆記]12支持向量機1從邏輯回歸到SVM/SVM的損失函數

.支持向量機 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 吳恩達老師課程原地址 參考資料 斯坦福大學 機器學習教程中文筆記 by 黃海廣 . SVM損失函數 從邏輯回歸到支持向量機 為了描述支持向量機,事實上,我將會從邏輯回歸開始展示我們如何一點一點修改來得到本質上的支持向量機。 邏輯回歸公式 邏輯回歸公式如下圖所示, 可以看出邏輯回歸公式由兩個變量x和 theta 構成,其中x表示輸入的數據,而 th ...

2018-09-05 10:58 0 1889 推薦指數:

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機器學習筆記(六) —— 支持向量SVM

主要內容: 一.損失函數 二.決策邊界 三.Kernel 四.使用SVM (有關SVM數學解釋:機器學習筆記(八)震驚!支持向量SVM)居然是這種) 一.損失函數 二.決策邊界 對於: 當C非常大時,括號括起來的部分就接近於 ...

Sun Jul 22 17:09:00 CST 2018 0 881
機器學習筆記17-邏輯回歸的代價函數

  在這段視頻中,我們要介紹如何擬合邏輯回歸模型的參數𝜃。具體來說,我要定義用來擬合參數的優化目標或者叫代價函數,這便是監督學習問題中的邏輯回歸模型的擬合問題。 對於線性回歸模型,我們定義的代價函數是所有模型誤差的平方和。理論上來說,我們也可以對邏輯回歸模型沿用這個定義,但是問題在於,當我 ...

Mon Feb 18 05:17:00 CST 2019 0 589
機器學習支持向量SVM

感謝中國人民大學胡鶴老師,課程深入淺出,非常好 一、關於SVM 可以做線性分類、非線性分類、線性回歸等,相比邏輯回歸、線性回歸、決策樹等模型(非神經網絡)功效最好 傳統線性分類:選出兩堆數據的質心,並做中垂線(准確性低)——上圖左 SVM:擬合的不是一條線,而是兩條平行線,且這兩條 ...

Mon Oct 30 18:11:00 CST 2017 0 1965
機器學習——支持向量(SVM)之核函數(kernel)

對於線性不可分的數據集,可以利用核函數(kernel)將數據轉換成易於分類器理解的形式。   如下圖,如果在x軸和y軸構成的坐標系中插入直線進行分類的話, 不能得到理想的結果,或許我們可以對圓中的數據進行某種形式的轉換,從而得到某些新的變量來表示數據。在這種表示情況下,我們就更容易得到大於 ...

Mon Nov 28 03:52:00 CST 2016 0 6411
機器學習筆記 —— 7 Logistic回歸

本章主要講解了邏輯回歸相關的問題,比如什么是分類?邏輯回歸如何定義損失函數邏輯回歸如何求最優解?如何理解決策邊界?如何解決多分類的問題? 更多內容參考 機器學習&深度學習 有的時候我們遇到的問題並不是線性的問題,而是分類的問題。比如判斷郵件是否是垃圾郵件,信用卡交易是否正常 ...

Thu Jul 19 04:52:00 CST 2018 0 1134
機器學習筆記 —— 2 單變量線性回歸

第一章講述了基本的機器學習的概念以及分類,這里從單變量的線性回歸入手,講解了機器學習中的幾個重要因素,如模型、損失函數、優化方法等 更多內容參考 機器學習&深度學習 首先以房價預測入手: 房子的面積 每平米的房價 ...

Wed Jul 11 02:25:00 CST 2018 0 790
 
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