SVM-核函數 在研究了一天的SVM核函數后，我頓悟了一個道理： 研究和使用核函數的人，從一開始的目的就是把data分開而已。高維和映射，都是原來解釋操作合理性的，但根本不是進行這一操作的原因 我為什么會這么想？我們舉一個例子，就說徑向基函數核（RBF）吧，按理來說，它的映射應該是和高斯分布 ...

一、核函數（Kernel Function） 　1）格式 K(x, y)：表示樣本 x 和 y，添加多項式特征得到新的樣本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的樣本經過計算得到的值； 在 SVM 類型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回點乘：x' . y' 得到的值 ...

　　說實話，凡是涉及到要證明的東西（理論），一般都不好惹。絕大多數時候，看懂一個東西不難，但證明一個東西則需要點數學功底，進一步，證明一個東西也不是特別難，難的是從零開始發明這個東西的時候，則顯得艱難 ...

完整代碼及其數據，請移步小編的GitHub 　　傳送門：請點擊我 　　如果點擊有誤：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前言 　　整理SVM（support vector machine）的筆記是一個非常麻煩的事情，一方 ...

在現實任務中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數是有限的，也就是說屬性數是有限的，則一定存在一個高維特征空間能夠將樣本划分。 事實上，在做任務中，我們並不知道什么樣的核函數是合適的。但是核函數的選擇卻對支持向量機的性能有着至關重要的作用 ...

對於線性不可分的數據集，可以利用核函數（kernel）將數據轉換成易於分類器理解的形式。 　　如下圖，如果在x軸和y軸構成的坐標系中插入直線進行分類的話， 不能得到理想的結果，或許我們可以對圓中的數據進行某種形式的轉換，從而得到某些新的變量來表示數據。在這種表示情況下，我們就更容易得到大於 ...

一.簡介 前兩節分別實現了硬間隔支持向量機與軟間隔支持向量機，它們本質上都是線性分類器，只是軟間隔對“異常點”更加寬容，它們對形如如下的螺旋數據都沒法進行良好分類，因為沒法找到一個直線（超平面）能將其分隔開，必須使用曲線（超曲面）才能將其分隔，而核技巧便是處理這類問題的一種常用 ...

前言 　　最近老板有一個需求，做單樣本檢測，也就是說只有一個類別的數據集與標簽，因為在工廠設備中，控制系統的任務是判斷是是否有意外情況出現，例如產品質量過低，機器產生奇怪的震動或者機器零件脫落等。相對來說容易得到正常場景下的訓練數據，但故障系統狀態的收集示例數據可能相當昂貴，或者根本 ...