机器学习算法及代码实现–支持向量机 1、支持向量机 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据，距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量，我们利用SMO（SVM实现方法之一）最大化支持向量到分隔面的距离，这样当新样本点进来时，其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超平面的函数间隔，如 ...
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2020-05-18 18:51:25
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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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机器学习中讲解SVM： 1.我们下面讨论hard margin应间隔(线性可分的情况也就是可以把两类点完全区分出来)： 鞍点公式证明： 我们原来的求解问题可以转化成下面的式子： 把两个式子代入到拉格朗日公式中 根据强KKT条件 2.soft margin软间隔讨论： ...
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2020-05-15 11:30:23
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em，是一种含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。 lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等； svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面 ...
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2020-05-13 19:44:45
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原因是主板未开启虚拟化，有些叫SVM比如我的msi x570 进bios，找到cpu特性 找到svm mode开启 成功 已经能看到ubuntu64了 ...
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2020-05-10 10:25:23
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SVM问题 SVM解决二分类问题，初始有一些点$X = [x_1, x_2, ..., x_n]$, 每一个点对应一个类别$y = 1 \quad or \quad y = 1$, SVM在高维空间中找一个超平面将样本点尽可能分开，而且分的时候是找一个间隔最大化的分离超平面。 最简单的情形的公式 原 ...
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2020-05-04 13:25:22
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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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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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机器学习基础：SVM算法总结 CONTENTS "1. 函数间隔与几何间隔" "2. 支持向量" "3. 目标函数与优化" "4. 线性可分SVM算法过程" "5. sklearn SVM算法使用总结" 1. 函数间隔与几何间隔 在分离超平面固定为$w^Tx+b=0$的时候，$|w^Tx+b|$表示 ...
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2020-05-01 17:07:29
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随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的 ...
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2020-04-30 11:36:53
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