機器學習總結(2)—分類中的代數模型(線性回歸,邏輯回歸,感知機,支持向量機)
前言 過去幾個月,一直在學習機器學習模型,輸入只是學習的一部分,輸出可以幫助自己更熟練地掌握概念和知識。把一個復雜的事物簡單的講述出來,才能表示真正弄懂了這個知識。所以我將在博客中盡量簡單地把這些模型講述出來,以加深自己的掌握,也為他人提供一點點參考。在此感謝大神劉建平Pinard的博客 ...
前言 過去幾個月,一直在學習機器學習模型,輸入只是學習的一部分,輸出可以幫助自己更熟練地掌握概念和知識。把一個復雜的事物簡單的講述出來,才能表示真正弄懂了這個知識。所以我將在博客中盡量簡單地把這些模型講述出來,以加深自己的掌握,也為他人提供一點點參考。在此感謝大神劉建平Pinard的博客 ...
支持向量機模型(SVM)是一個二分類模型,基本思想是求解能夠正確划分訓練數據集並且幾何間隔最大的分離超平面,其學習策略便是間隔最大化,最終化為一個凸二次規划問題的求解。 SVM可分為線性可分支持向量機、線性支持向量機和非線性支持向量機。 算法推導 1. 線性可分支持向量機 引入函數 ...
目錄 SVM回歸模型的損失函數度量 SVM回歸模型的目標函數的原始形式 SVM回歸模型的目標函數的對偶形式 SVM 算法小結 一、SVM回歸模型的損失函數度量 SVM和決策樹一樣,可以將模型直接應用到回歸問題中;在SVM的分類模型(SVC)中,目標函數和限制條件 ...
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