输入空间为欧式空间或离散空间、特征空间为希尔伯特空间，支持向量机的学习是在特征空间进行的。 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 线性可分支持向量机定义 给定线性可分训练集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为 $$w^ \cdot x + b^ = 0$$ 以及相应的分 ...
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2019-11-24 15:28:32
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一、目录 1、目录 2、背景 3、核函数引入 4、核函数介绍 5、 二、背景 支持向量机（一）讲到的软间隔最大化只能解决由于异常点而导致的线性不可分问题，而对于本身的数据集就是非线性的问题就无能为力，根据相关理论对于在低维空间线性不可分的问题，一般将其映射到高维空间后都是线性可分的，我们可以将这一理 ...
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2019-11-16 14:42:52
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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。 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，感知机的模型就是尝试找到一个超平面将数据集分开，在二维空间这个超平面就是一条直线，在三维空间就是一个平面。 2. ...
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2019-11-16 14:39:15
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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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2019-11-16 14:14:54
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线性可分支持向量机与软间隔最大化 SVM 给定线性可分的数据集 假设输入空间(特征向量)为 ，输出空间为 。 输入 表示实例的特征向量，对应于输入空间的点； 输出 表示示例的类别。 我们说可以通过 间隔最大化 或者等价的求出相应的 凸二次规划问题 得到的 分离超平面 以及决策函数： 但是，上述的解决 ...
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2019-11-15 14:30:36
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8.1、集成学习 集成学习（ensemble learning）通过结合不同的学习算法来解决实际任务，有时也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learning）。 如下图8.1所示，个体学习器通常由一个现有的学习算 ...
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2019-11-11 23:07:23
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支持向量机 (support vector machine, SVM) 是建立在统计学习理论的 VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特点训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折中，以期获得最好的泛化能力。 支持向量机的 基 ...
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2019-11-07 19:35:20
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半监督支持向量机（S3VMs） 今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。让我们开始今天的学习吧~ 引入 支持向量机（SVM）相信大家并不陌生吧？但是如果数据集中有大量无标 ...
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2019-11-01 09:19:31
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学习器模型中一般有两个参数：一类参数可以从数据中学习估计得到，还有一类参数无法从数据中估计，只能靠人的经验进行指定，后一类参数就叫超参数 比如，支持向量机里的C，Kernel，gama，朴素贝叶斯里的alpha等，在学习其模型的设计中，我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数，可以通过以下 ...
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2019-10-31 17:57:17
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sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_dec ...
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2019-10-31 17:52:59
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