原文:線性可分支持向量機--SVM(1)

線性可分支持向量機 SVM 給定線性可分的數據集 假設輸入空間 特征向量 為,輸出空間為。 輸入 表示實例的特征向量,對應於輸入空間的點 輸出 表示示例的類別。 線性可分支持向量機的定義: 通過間隔最大化或者等價的求出相應的凸二次規划問題得到的分離超平面 以及決策函數: 什么是間隔最大化呢 首先需要定義間隔, 下面介紹了函數間隔和幾何間隔,幾何間隔可以理解為訓練點到超平面的距離, 二維中就是點到 ...

2019-11-13 21:07 0 311 推薦指數:

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SVM(三),支持向量線性可分和核函數

3.1 線性不可以分 我們之前討論的情況都是建立在樣例線性可分的假設上,當樣例線性可分時,我們可以嘗試使用核函數來將特征映射到高維,這樣很可能就可分了。然而,映射后我們也不能100%保證可分。那怎么辦呢,我們需要將模型進行調整,以保證在不可分的情況下,也能夠盡可能地找出分隔超平面 ...

Thu Nov 26 19:07:00 CST 2015 0 2257
支持向量 (一): 線性可分svm

拉格朗日乘子法 - KKT條件 - 對偶問題 支持向量 (一): 線性可分svm 支持向量 (二): 軟間隔 svm 與 核函數 支持向量 (三): 優化方法與支持向量回歸 支持向量(support vector machine, 以下簡稱 svm)是機器學習里的重要方法 ...

Sat May 25 04:36:00 CST 2019 3 1550
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支持向量原理(三)線性可分支持向量與核函數

支持向量原理(一) 線性支持向量     支持向量原理(二) 線性支持向量的軟間隔最大化模型     支持向量原理(三)線性可分支持向量與核函數     支持向量原理(四)SMO算法原理     支持向量原理(五)線性支持回歸 ...

Sat Nov 26 19:33:00 CST 2016 29 23290
機器學習【六】支持向量SVM——專治線性可分

SVM原理 線性可分線性可分 線性可分 線性可分-------【無論用哪條直線都無法將女生情緒正確分類】 SVM的核函數可以幫助我們: 假設‘開心’是輕飄飄的,“不開心”是沉重的 將三維視圖還原成二維: 剛利用“開心”“不開心”的重量差實現將二維數據變成三維 ...

Sun Apr 28 21:36:00 CST 2019 2 747
線性支持向量SVM

線性支持向量SVM 對於線性可分的數據集, 我們引入了核(參考:核方法·核技巧·核函數) ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1612966/201911/1612966-20191117095716569-1550628811.png ...

Sun Nov 17 18:16:00 CST 2019 0 379
 
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