[TOC] 预备的数学知识 约束优化问题 原问题,带等式约束，也带不等式约束的一般约束问题 $$ \begin{cases} \min_{x}f(x)\\ s.t \begin{cases} m_i(x) =0, i=1,..,m\\ n_j(x)=0，j=1,..,m\\ \end{cases} ...
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2019-03-19 20:07:41
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[TOC] 支持向量机用于分类:硬间隔和软件间隔支持向量机。尽可能分对 支持向量机回归： 希望$f(x)$与?$y$尽可能的接近。 支持向量机基本思想 英文名:support vector regression 简记：SVR 标准的线性支持向量回归模型 学习的模型: $$f(x)=w^Tx+b$$ ...
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2019-03-19 20:06:46
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SVM（支持向量机） 1.什么是SVM 通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 ?? 我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是通过“核 ...
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2019-03-12 23:53:32
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机器学习的几大类： 1.推荐 2.分类 3.聚类 4.回归 5.用户画像 6.深度学习 7.人工神经网络 8.关联分析 分类算法： 1.朴素贝叶斯 2.决策树 3.随机森林 4.支持向量机（SVM） 5.隐马尔可夫模型 6.遗传算法 分类属于有监督的学习过程，可以根据经验或者数学推导等辅助的方法给机 ...
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2019-03-10 20:57:00
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前言 学SVM看到对偶问题的时候很难受，因为看不懂，数学知识真的太重要了。后来在B站看到某up主的精彩推导，故总结如下。 SVM基本型 由之前最大化间隔的计算可得SVM的基本型为： $\underset{\mathbf{w},b}{min}\ \ \ \ \frac{1}{2}\left \| \m ...
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2019-03-07 00:51:58
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简介 SVM是支持向量机（Support Vector Machines）的简称，是一种二分类模型。 支持向量机所做的就是去寻找两类数据的分隔线，通常将这个分隔线叫做超平面。 分隔的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 基本思想 （1）线性分割 如果一个线性函数能够将样本（比如说两 ...
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2019-02-24 10:18:30
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1. 优化目标 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习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平。比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类的事。还有一个更加强大 ...
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2019-02-05 22:21:14
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一、 1.在这节课中我们将补充一些缺失的细节，并且介绍一些在实际中应用这些思想，例如怎么处理支持向量机中的偏差分析。上节课我们谈到选择标记点的过程，比如l(1),l(2)和l(3)使我们能够定义相似度函数，我们也称之为核函数，在这个例子中，我们的相似度函数为高斯核函数，这使得我们能够构造一个预测函数 ...
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2019-02-02 14:15:19
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1.下面是支持向量机(SVM)的代价函数： 上图左边是cost1(z)函数，用于正样本，右边画出了关于z的代价函数cost0(z)，函数的横轴是z，现在我们想一下怎么样才能使得这些代价函数变得更小呢？当有一个正样本的时候，y=1，那么仅当z大于等于1的时候，cost1(z)=0，换句话说，如果有一个 ...
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2019-01-30 14:10:31
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最近开始整理python的资料，博主建立了一个qq群，希望给大家提供一个交流的同平台 78486745 。 很多同学在选择学习python之初，可能都有这样的疑惑： 学Python有前途吗 ?对于新兴的事物，人们慢慢接受是需要一个过程的，那究竟学python有没有前途呢?今天小编就来给大家指导一下迷 ...
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2019-01-29 22:06:13
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