機器學習 - 支援向量機（SVM）目錄索引
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SVM目錄索引 線性可分 SVM：硬間隔最大化 線性 SVM：軟間隔最大化 非線性 SVM：核技巧 序列最小最優化演算法 (SMO） 特點 優點：
機器學習-支援向量機（SVM）演算法學習筆記
假設有訓練集D={(x1, y1), (x2, y2), ..., (xm, ym)}，yi{-1, 1}，分類學習最基本的想法就是基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面，將不同類別的樣本分開。
機器學習——支援向量機（SVM）
本文主要參考吳恩達《機器學習》課程，以及網上各個大牛們的博文。 支援向量機，是一種對線性和非線性資料進行分類的方法。它按以下方法工作：使用一種非線性對映，把原訓練資料對映到較高的維上，在新的維上，它搜尋最佳分離超平面。使用到足夠高維上的、合適的非線性對映，兩個類的資料總可以
機器學習--支援向量機（六）徑向基核函式（RBF）詳解
前面講解了什麼是核函式，以及有效核函式的要求，到這裡基本上就結束了，很多部落格也是如此，但是呢這些只是理解支援向量機的原理，如何使用它講解的卻很少，尤其是如何選擇核函式更沒有人講，不講也是有原因的，因為核函式的選擇沒有統一的定論，這需要使用人根據不同場合或者不同問題選擇核函式
機器學習--支援向量機（五）核函式詳解
前面我們曾經引入二維資料的非線性的情況，但是那種非線性（並不是真正意義上的非線性）是通過鬆弛因子進行優化的，如果資料比之前還複雜怎麼辦呢？ 複雜到即使你怎麼調節C你都無法進行分類，這個時候怎麼辦？如下例子： 這個無論你怎麼調節引數都無法在二維平面內進行線性分離了，但是
機器學習筆記（五）：支援向量機（SVM）
支援向量機是目前機器學習的眾多演算法中使用得最為廣泛的演算法之一，本文主要介紹支援向量機的概念與原理。 目錄 什麼是支援向量機 硬間隔線性支援向量機 軟間隔線性支援向量機 非線性支援向量機 一、什麼是支援向量機 &nbs
機器學習筆記——支援向量機（SVM）
支援向量機 除了之前講的機器學習的方法，還有一種常用的方法叫做支援向量機。我們將logistic迴歸的假設函式以及代價函式稍加更改就可以得到支援向量機的模型 另外還有不同的是SVM的輸出並不是一個概率值，而是0或1 大間隔 我們說SVM是一種大間隔演算法，意思是我們
機器學習筆記（八）震驚！支援向量機（SVM）居然是這種機
今天想說的呢是SVM支援向量機（support vector machine），我覺得這個演算法它初始出發的想法真的是非常符合人性，特徵空間上間隔最大的分類器，你隨便問一個人分開空間上的兩坨點最佳的平
機器學習回顧篇（11）：支援向量機（SVM）
1. 引言¶ SVM，Support Vector Machine，也就是我們中文名的支援向量機，我相信，只要是與機器學習有過照面的童鞋或多或少都聽說過這個名字。作為機器學習家族中的老牌成員，其經典自不必說。從原理和特性上講，SVM
TensorFlow深度學習框架學習（二）：TensorFlow實現線性支援向量機（SVM）
SVM的原理可以參考李航的《統計學習方法》 具體程式碼如下，程式碼都有註釋的 #1、匯入必要的庫 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf fro
機器學習----支援向量機（軟間隔與正則化）
Soft Margin 前面的假設一直都是線性可分，可是如果對所有樣本不能線性可分（比如有noisy）怎麼辦？或者過擬合怎麼辦？ 緩解該問題的一個方法就是允許支援向量機在一些樣本上出錯，為此引入軟間隔(soft margin)這個概念。即允許在一些樣本
機器學習----支援向量機（核函式）
#線性不可分 我們的SVM是找到一條分割直線，但是如果線性不可分怎麼辦？如下圖： 可以看出，是有一個明顯的分割線的，但是不是直線，這種情況下我們怎麼用SVM呢？我們可以找到一種變化，讓變換後的資料線性可分，用圖形象的表示為： 圖中的ϕ就是我們
統計學習理論（SLT）與支援向量機（SVM）
0、相關名詞解釋 內積：<x⋅y>=x1⋅y1+x2⋅y2 超平面：是二維中的直線、三維中的平面的推而廣之。它是n維空間的n-1維仿射子空間，能將n維空間分為兩部分，對應輸出中的兩類。 對映：指一個法則，它能夠使一個集合中的元素在另一個集合中有
4.支援向量機（SVM）演算法(下）
1.SVM演算法的特點 1.1 訓練好的模型的演算法複雜度是由支援向量的個數決定的，而不是由資料的維度決定的。 所有SVM不太容易產生overfitting 1.2 SVM訓練出來的模型完全依賴於支援向量（Support Vectors），即使訓練集裡面所有非支援向量的點都
3.支援向量機（SVM）演算法(上）
SVM 1.基本概念 支援向量機（Support Vector Machine, SVM）的基本模型是在特徵空間上找到最佳的分離超平面使得訓練集上正負樣本間隔最大。SVM是用來解決二分類問題的有監督學習演算法，在引入了核方法之後SVM也可以用來解決非線性問題。 一般SVM有下面三
1. 支援向量機（SVM）原理
1. 前言 在我沒有學習接觸機器學習之前，我就已經聽說了SVM這個機器學習的方法。SVM自它誕生以來就以優秀的分類效能牢牢佔據了霸主地位。 2. SVM原理 支援向量機（Support Vector Machine, SVM）的基本模型是在特徵空間上找到最佳的分離超平面使得訓練集上正負樣本間隔最大。SV
3. 支援向量機（SVM）核函式
1. 前言 之前介紹了SVM的原理和SVM的軟間隔，它們已經可以很好的解決有異常點的線性迴歸問題，但是如果本身是非線性的問題，目前來看SVM還是無法很好的解決的。所以本文介紹SVM的核函式技術，能夠順利的解決非線性的問題。 2. 多項式迴歸 在線性迴歸一節中我們有介紹線性迴歸解決非線性的一個方法就是多項
邏輯迴歸（LR）和支援向量機（SVM）的區別和聯絡
1. 前言 在機器學習的分類問題領域中，有兩個平分秋色的演算法，就是邏輯迴歸和支援向量機，這兩個演算法個有千秋，在不同的問題中有不同的表現效果，下面我們就對它們的區別和聯絡做一個簡單的總結。 2. LR和SVM的聯絡 都是監督的分類演算法。 都是線性分類方法 (不考慮核函式時）。 都是判別
支援向量機（SVM）實現MNIST手寫體數字識別
一、SVM演算法簡述 支援向量機即Support Vector Machine，簡稱SVM。一聽這個名字，就有眩暈的感覺。支援(Support)、向量(Vector)、機器(Machine)，這三個毫無關聯的詞，硬生生地湊在了一起。從修辭的角度，這個合成詞最終落腳到”Machine”上，還以
第七章 支援向量機（SVM）
1.1 支援向量機 1.1.1 定義 支援向量機(support vector machine)是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器間隔最大使它有別於感知機。支援向量機的學習策略是間隔最大化，支援向量機的學習演算法是求解凸二次規劃的最優化演算法。