原文:《機器學習(周志華)》筆記--支持向量機(1)--間隔與支持向量:線性二分類問題、支持向量機基本思想、間隔與支持向量、間隔與支持向量數學推導、支持向量機基本型

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:

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5. 支持向量(SVM)軟間隔

1. 感知原理(Perceptron) 2. 感知(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量(SVM)拉格朗日對偶性(KKT) 4. 支持向量(SVM)原理 5. 支持向量(SVM)軟間隔 6. 支持向量(SVM)核函數 1. 前言 在前一篇支持向量 ...

Sat Nov 10 16:43:00 CST 2018 0 4486
機器學習之四:支持向量推導

一、支持向量(SVM) 支持向量,是用於解決分類問題。為什么叫做支持向量,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 ...

Fri Apr 13 23:09:00 CST 2018 0 1145
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(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)線性不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    在支持向量 ...

Fri Nov 25 22:21:00 CST 2016 62 28274
支持向量(二)線性可分支持向量與硬間隔最大化

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 ...

Fri Nov 27 23:15:00 CST 2015 3 3071
機器學習(周志華)》筆記--支持向量(2)--對偶問題:優化問題的類型、對偶問題、解的稀疏性、硬間隔與軟間隔

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 ...

Sun Feb 16 19:39:00 CST 2020 0 1844
機器學習Python實現_07_01_svm_硬間隔支持向量與SMO》

一.簡介 支持向量(svm)的想法與前面介紹的感知模型類似,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)的對:怎么能讓超平面將正負樣本分的開; (2)的好:怎么能讓距離超平面 ...

Thu May 21 06:42:00 CST 2020 17 968
機器學習Python實現_07_02_svm_軟間隔支持向量

一.簡介 上一節介紹了硬間隔支持向量,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,對硬間隔支持向量的訓練影響就很大,我們希望它能具有一定 ...

Thu May 21 16:28:00 CST 2020 0 759
 
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