PLA可以解決線性分類問題，那非線性問題怎么解決？ 1、手動非線性轉換 2、核方法 3、神經網絡 無須手動設計非線性轉換，能夠讓模型仔細學習 ...

系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 算法介紹 前面兩篇分別介紹了分類與回歸問題中各自最簡單的算法，有一點相同的是它們都是線性的，而實際工作中遇到的基本都是非線性問題，而能夠處理非線性問題是機器學習有實用價值的基礎； 首先，非線性問題 ...

本節涉及點： 激活函數 sigmoid 產生隨機訓練數據 使用隨機訓練數據訓練 加入偏移量b加快訓練過程 進階：批量生產隨機訓練數據 在前面的三好學生問題中，學校改變了評三好的標准 —— 總分>= 95，即可當三好。計算總分公式不變 —— 總分 = 德 ...

非線性支持向量機SVM 對於線性不可分的數據集， 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 ...

支持向量機是一種二分類模型，它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割，分割的原則是間隔最大化，最終轉化為一個凸二次規划問題來求解。 模型包括以下幾類： 當訓練樣本線性可分時，通過硬間隔最大化，學習一個線性可分支持向量機； 當訓練樣本近似線性可分時，通過軟間隔最大化，學習一個線性 ...

，但是我們可以通過類似支持向量機中核函數一樣的函數把數據映射到高維空間，然后通過線性分類的方法把數據分類。在輸入 ...

　　一個復雜的多項式可以“過擬合”任意數據，言外之意是多項式函數可以接近於任何函數，這是什么道理呢？ 泰勒公式 　　欲理解多項式函數的過擬合，必先理解泰勒公式。 　　泰勒公式是一種計算近似值 ...

前面幾節我們討論了SVM原理、求解線性分類下SVM的SMO方法。本節將分析SVM處理非線性分類的相關問題。 一般的非線性分類例如以下左所看到的（后面我們將實戰以下這種情況）： 能夠看到在原始空間中你想用一個直線分類面划分開來是不可能了，除非圓。而當你把數據點映射一下成右圖 ...