統計學習2：線性可分支持向量機(Scipy實現)
1. 模型 1.1 超平面 我們稱下面形式的集合為超平面 \[\begin{aligned} \{ \bm{x} | \bm{a}^{T} \bm{x} - b = 0 \} \end{a ...
原文：統計學習：線性支持向量機(Pytorch實現)
學習策略 . 軟間隔最大化 上一章我們所定義的 線性可分支持向量機 要求訓練數據是線性可分的。然而在實際中，訓練數據往往包括異常值 outlier ，故而常是線性不可分的。這就要求我們要對上一章的算法做出一定的修改，即放寬條件，將原始的硬間隔最大化轉換為軟間隔最大化。 給定訓練集 begin aligned D bm x , y , bm x , y ,..., bm x m , y m end ...
2021-10-12 21:08 0 1728 推薦指數：
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簡述 支持向量機 ：是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別於感知機。 核技巧：SVM還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。 間隔最大化：SVM的學習策略是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次規划的問題，也等價於正則化的合頁損失函數 ...
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