1,SVM算法的思考出發點 SVM算法是一種經典的分類方法。對於線性可分問題,找到那個分界面就萬事大吉了。這個分界面可以有很多,怎么找呢?SVM是要找到最近點距離最遠的那個分界面。有點繞,看下面的圖就明白了 為了推導簡單,我們先假設樣本集是完全線性可分的,也就一個分界面能達到100 ...
轉自:https: blog.csdn.net hx article details SVM的英文全稱是Support Vector Machines,我們叫它支持向量機。支持向量機是我們用於分類的一種算法。讓我們以一個小故事的形式,開啟我們的SVM之旅吧。 在很久以前的情人節,一位大俠要去救他的愛人,但天空中的魔鬼和他玩了一個游戲。 魔鬼在桌子上似乎有規律放了兩種顏色的球,說: 你用一根棍分開它 ...
2019-12-27 17:03 0 913 推薦指數:
1,SVM算法的思考出發點 SVM算法是一種經典的分類方法。對於線性可分問題,找到那個分界面就萬事大吉了。這個分界面可以有很多,怎么找呢?SVM是要找到最近點距離最遠的那個分界面。有點繞,看下面的圖就明白了 為了推導簡單,我們先假設樣本集是完全線性可分的,也就一個分界面能達到100 ...
SVM現在主流的有兩個方法。一個是傳統的推導,計算支持向量求解的方法,一個是近幾年興起的梯度下降的方法。 梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作為損失函數,所以最近也有人提出的深度SVM其實就是使用hinge loss的神經網絡。 本文的目的是講解傳統的推導。 SVM的超平面 ...
SVM 是一塊很大的內容,網上有寫得非常精彩的博客。這篇博客目的不是詳細闡述每一個理論和細節,而在於在不丟失重要推導步驟的條件下從宏觀上把握 SVM 的思路。 1. 問題由來 SVM (支持向量機) 的主要思想是找到幾何間隔最大的超平面對數據進行正確划分,與一般的線性分類器相比 ...
主要記錄了SVM思想的理解,關鍵環節的推導過程,主要是作為准備面試的需要. 1.准備知識-點到直線距離 點\(x_0\)到超平面(直線)\(w^Tx+b=0\)的距離,可通過如下公式計算: \[d = \frac{w^Tx_0+b}{||w||} \] 因為公式分子部分沒有帶絕對值 ...
本文主要介紹支持向量機理論推導及其工程應用。 1 基本介紹 支持向量機算法是一個有效的分類算法,可用於分類、回歸等任務,在傳統的機器學習任務中,通過人工構造、選擇特征,然后使用支持向量機作為訓練器,可以得到一個效果很好的base-line訓練器。 支持向量機具有如下的優缺點, 優點 ...
前言 有些算法書寫的很白痴,或者翻譯的很白痴。我一直認為算法本身並不是不容易理解的,只不過學究們總是喜歡用象牙塔的語言來表述那些讓人匪夷所思般的概念。如果按照軟件互聯網化的發展思路來說,這是軟件設計的初始階段,不會考慮用戶體驗問題。就好像寫論文一定不能口語化一樣,感覺這是很愚蠢的事情,能把一個 ...
//2019.08.17 #支撐向量機SVM(Support Vector Machine)1、支撐向量機SVM是一種非常重要和廣泛的機器學習算法,它的算法出發點是盡可能找到最優的決策邊界,使得模型的泛化能力盡可能地好,因此SVM對未來數據的預測也是更加准確的。 2、支撐向量機 ...
SVM 是一個非常優雅的算法,具有完善的數學理論,雖然如今工業界用到的不多,但還是決定花點時間去寫篇文章整理一下 ...