1. 感知機原理(Perceptron) 2. 感知機(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量機(SVM)拉格朗日對偶性(KKT) 4. 支持向量機(SVM)原理 5. 支持向量機(SVM)軟間隔 6. 支持向量機(SVM)核函數 1. 前言 在前一篇支持向量機 ...
支持向量機 Support Vector Machine 是由Vapnik等人於 年提出來的,之后隨着統計理論的發展,支持向量機 SVM 也逐漸受到了各領域研究者的關注,在很短的時間就得到了很廣泛的應用。支持向量機是被公認的比較優秀的分類模型。同時,在支持向量機的發展過程中,其理論方面的研究得到了同步的發展,為支持向量機的研究提供了強有力的理論支撐。 一 間隔與支持向量 線性二分類問題 線性二分 ...
2020-02-15 19:57 0 1033 推薦指數:
1. 感知機原理(Perceptron) 2. 感知機(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量機(SVM)拉格朗日對偶性(KKT) 4. 支持向量機(SVM)原理 5. 支持向量機(SVM)軟間隔 6. 支持向量機(SVM)核函數 1. 前言 在前一篇支持向量機 ...
一、支持向量機(SVM) 支持向量機,是用於解決分類問題。為什么叫做支持向量機,后面的內容再做解釋,這里先跳過。 在之前《邏輯回歸》的文章中,我們討論過,對於分類問題的解決,就是要找出一條能將數據划分開的邊界。 對於不同的算法,其定義的邊界可能是不同的,對於SVM算法,是如何定義其邊界 ...
支持向量機原理(一) 線性支持向量機 支持向量機原理(二) 線性支持向量機的軟間隔最大化模型 支持向量機原理(三)線性不可分支持向量機與核函數 支持向量機原理(四)SMO算法原理 支持向量機原理(五)線性支持回歸 在支持向量機 ...
本文原創如需轉載請注明出處 閱讀目錄一.什么是函數間隔? 二.什么是幾何間隔? 三.函數間隔與幾何間隔的關系? 四.硬間隔最大化 五.學習的對偶算法 一.函數間隔 在圖A,B,C三點,A離超平面是最遠的,所以A被分類錯誤的可能性是最小的,相反C離超平面的距離是最近的,所以C ...
二、對偶問題 1、優化問題的類型 (1)無約束優化問題: 求解方法:求取函數f(x)的導數,然后令其為零,可以求得候選最優值,再在這些候選值中驗證;如果是凸函數,可以保證是最優解。 (2)有等式約束的優化問題: 即把等式 ...
函數的推理及常用的核函數有哪些;第四部分是支持向量機的應用,按照機器學習實戰的代碼詳細解讀。 機器學 ...
一.簡介 支持向量機(svm)的想法與前面介紹的感知機模型類似,找一個超平面將正負樣本分開,但svm的想法要更深入了一步,它要求正負樣本中離超平面最近的點的距離要盡可能的大,所以svm模型建模可以分為兩個子問題: (1)分的對:怎么能讓超平面將正負樣本分的開; (2)分的好:怎么能讓距離超平面 ...
一.簡介 上一節介紹了硬間隔支持向量機,它可以在嚴格線性可分的數據集上工作的很好,但對於非嚴格線性可分的情況往往就表現很差了,比如: *** PS:請多試幾次,生成含噪聲點的數據*** 那怕僅含有一個異常點,對硬間隔支持向量機的訓練影響就很大,我們希望它能具有一定 ...