《機器學習技法》---支持向量回歸
1 核型嶺回歸 首先，嶺回歸的形式如下： 在《核型邏輯回歸》中我們介紹過一個定理，即以上這種形式的問題，求得的w都能表示為z的線性組合： 因此我們把w代入，問題就轉化為求β的問題，同時引入核技巧： 求解這個問題，先求梯度： 令梯度為0，可以直接解出β： 上式中 ...
原文：機器學習技法 之 支持向量回歸（SVR）
核邏輯回歸 Kernel Logistic Regression SVM 和 Regularization 之間的聯系 軟間隔支持向量機的原最優化問題為： begin aligned min b , mathbf w , xi amp frac mathbf w T mathbf w C cdot sum n N xi n text s.t. amp y n left mathbf w T mat ...
2021-04-28 23:24 0 280 推薦指數：
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