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，许多监督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，所使用的数据量。这就体现了你应用这些算法时的技巧。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 ...
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2020-05-17 01:17:28
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一、SVM算法原理及数学推导 1、支撑向量机，SVM(Support Vector Machine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？什么“向量”，哪来的“机”？ 本篇文章从“不适定问题”开始介绍SVM的思想，通过支撑向量与最 ...
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2020-05-03 18:20:05
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代码来源： https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 支持向量机代码： from __future__ import division, print_function import numpy as np import cvxopt fro ...
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2020-05-03 12:12:53
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比如说图7-7，左图中的数据是线性不可分的，利用非线性变换将其转换为右图中的数据分布，再利用线性支持向量机就可以解决了。 核函数是什么？ 核函数和映射函数之间的关系？ 核函数在支持向量机中是怎么使用的？ 正定核的充分必要条件？ 常用的核函数？ 什么是非线性支持向量机？ 也就是将支持向量机中的对偶形式 ...
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2020-05-02 16:58:26
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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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机器学习支持向量机一章都会提到$\max{\frac{1}{||\omega||}}$与$\min{\frac{1}{2}||\omega||^2}$是等价的 原因在于： 假如有一个函数$f(\omega),\omega 0$ 若是想要求$\max{f(\omega)}$，显然当$\omega$越小 ...
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2020-04-30 19:24:56
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1 简介 线性可分问题的支持向量机学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，因为这时上述方法中的不等式约束并不能都成立。 怎么才能将它扩展到线性不可分问题呢?这就需要修改硬间隔最大化，使其成为软间隔最大化。 2 模型 2.1 相关条件 2.2 模型 3 学习策略 4 算法 对偶形式 5 概念扩展 5 ...
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2020-04-29 14:58:07
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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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[TOC] 还是老规矩，这一篇博客是对SVM进行介绍，下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用。 SVM介绍 首先介绍SVM是什么，SVM（support vector machine）名为支持向量机，又名支持向量网络，是一个非常经典且高效的分类模型，是一种监督式的学习方法。 从名字上面来理解，SVM ...
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2020-04-13 01:11:20
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SVM(support vector machine)支持向量机. 1 间隔与支持向量 + 样本集 $D=\{(x_1, y_1), \cdots, (x_m, y_m)\}$, 其中 $x_i\in \mathbb{R}^d, y_i\in\{ 1, 1\}, i=1,\cdots,m$. + 划 ...
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2020-03-15 22:29:19
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