十二、支持向量机(Support Vector Machines) 12.1 优化目标 参考视频: 12 1 Optimization Objective (15 min).mkv 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学 ...
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2019-05-19 23:33:12
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上一节讲线性SVM时，文末提到在线性可分的情况下，找到一个支持向量，可求得b 但是当出现下图实例时，无法找到一条线将实例分为两类，所谓线性不可分问题。 针对这种情况SVM提出了软间隔（soft margin），相对于硬间隔来说，简单将线性SVM看做硬间隔。 回顾硬间隔时优化目标： min $\fra ...
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2019-05-11 23:06:23
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在感知机一节中说到，我们在线性可分的情况下，寻找一个超平面使得 一部分实例$\sum_{i=1}^{n}w _{i}\cdot x_{i}>0$, 另一部分实例$\sum_{i=1}^{n}w _{i}\cdot x_{i}<0$ 但是感知机的解不唯一，所以会出现这样的情况 我们应该如何选择一个最佳 ...
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2019-05-09 22:00:48
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解 ...
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2019-05-01 18:47:27
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split... ...
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2019-05-01 11:55:09
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split... ...
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2019-05-01 10:34:34
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SVM，中文名叫支持向量机。 在深度学习出现以前，它是数据挖掘的宠儿； SVM具有十分完整的数据理论证明，但同时理论也相当复杂。 初识SVM 同其他分类算法一样，SVM分类也是寻找合适的决策边界，为方便理解，以二分类为例。 假设存在二分类样本，我们一定可以找到一个超平面将类别分开，但是通常会存在很多 ...
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2019-04-23 12:39:11
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一、SVM目标和原理 svm分为线性可分和线性不可分两种 线性可分: svm.SVC(C=0.8, kernel='linear', class_weight={-1:1, 1:20}) 线性不可分: 使用径向基(高斯)核函数 svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', class_w ...
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2019-04-22 20:56:40
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函数间隔 对于给定的训练数据集T和超平面（w,b）,定义超平面（w,b）关于样本$（x_i,y_i）$的函数间隔为：$$\overline{\gamma{_i}} = y_i(w\bullet{x_i} + b)$$ 定义超平面（w,b）关于训练数据集T的函数间隔为超平面（w,b）关于T中所有样本点 ...
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2019-04-17 13:45:54
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