SVM是什么？ 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的 ...
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2020-05-01 20:13:46
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1 简介 支持向量机(support vector machines> SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机;支持 向量机还包括核技巧，这使它成为实质卜的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规 ...
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2020-04-29 12:49:37
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学习资料：《统计学习方法 第二版》、《机器学习实战》、吴恩达机器学习课程 一. 感知机Proceptron 1. 感知机是根据输入实例的特征向量$x$对其进行二类分类的线性分类模型：$f(x)=\operatorname{sign}(w \cdot x+b)$，感知机模型对应于输入空间（特征空间）中 ...
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2020-04-10 19:43:53
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1.感知机感知机是一种二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别{+1，-1}。感知机要求数据集是线性可分的。按照统计学习三要素模型、策略、算法的顺序来介绍。 2.感知机模型由输入空间到输出空间的如下函数：f(x)=sign(ω?x+b)f(x)=sign(ω?x+b) 其中ω，b ...
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2020-03-07 20:43:57
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我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machines）最早也是是一种二类分类模型，经过演进，现在成为了既能处理多元线性和非线性的问题，也能处理回归问题。在深度学习风靡之前，应该算是最好的... ...
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2020-02-24 00:01:53
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目录 感知机模型 感知机模型损失函数 感知机模型损失函数的优化方法 感知机模型的算法 感知机模型的算法对偶形式 我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。 1、感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性分类器，只能处理线性可分的问题，感... ...
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2020-02-23 23:55:25
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核函数的作用就是隐含着一个从低维空间到高维空间的映射，而这个映射可以把低维空间中线性不可分的两类点变成线性可分的。 什么是线性不可分什么又是线性可分呢？ 线性不可分简单来说就是你一个数据集不可以通过一个线性分类器（直线、平面）来实现分类。这样子的数据集在实际应用中是很常见的，例如：人脸图像、文本文档 ...
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2020-02-14 12:40:19
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@ "TOC" 第二章 2.3章末小结 1 机器学习模型按照使用的数据类型，可分为监督学习和无监督学习两大类。 1. 监督学习主要包括分类和回归的模型。 + 分类：线性分类，支持向量机（SVM），朴素贝叶斯，k近邻，决策树，集成模型（随机森林（多个决策树）等）。 + 回归：线性回归，支持向量机（SV ...
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2020-02-09 16:37:56
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线性分类器：通过线性映射，将数据分到对应的类别中 ①线性函数：f（xi?, W, b）= W * xi ?+ b W为权值（weights），b为偏移值（bias vector），xi为数据 假设每个图像数据被拉长为一个长度为D的列向量，其大小为[D x 1]；W是大小为[K x D]的矩阵，b是大 ...
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2020-01-20 22:24:09
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Kernels I 我将对支持向量机算法做一些改变 以构造复杂的非线性分类器我们用"kernels(核函数)"来达到此目的 如果你有大量的特征变量 如果 n 很大 而训练集的样本数 m 很小 特征变量 x 是一个 n+1 维向量你应该拟合 一个线性的判定边界 .不要拟合非常复杂的非线性函数 因为没有 ...
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2020-01-18 19:21:56
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