SVM相关问题

最新推荐文章于 2020-02-13 05:19:09 发布
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分类专栏： 机器学习
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1. 什么情况下是强对偶关系。convex primal（原问题目标函数是凸问题），feasible primal（原问题可解），linear constraints（线性的约束）

    这里只是给出了强对偶关系的结论，具体证明方法未给出

    SVM满足以上的3个条件，是强对偶关系，直接用对偶问题的解作为原始问题的解即可

SVM算法的相关问题
shuzin的专栏
10-15 890
1.为什么SVM要通过求解对偶问题来获得与之等价的原问题的最优解？ 2.Lagrange对偶与Wolfe对偶的区别 3.对KKT条件的理解 4.支持向量的几何解释 5.对偶的理解
数据挖掘（机器学习）面试--SVM面试常考问题
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08-20 5万+
应聘数据挖掘工程师或机器学习工程师，面试官经常会考量面试者对SVM的理解。 以下是我自己在准备面试过程中，基于个人理解，总结的一些SVM面试常考问题（想到会再更新），如有错漏，请批评指正。（大神请忽视） 转载请注明出处：blog.youkuaiyun.com/szlcw1
SVM常见问题
刘大叔的博客
06-25 2564
SVM常见问题 本文转自：https://www.jianshu.com/p/fa02098bc220 SVM的面试题目相对有章可循，本次记录一下常见的几个面试题 一句话介绍SVM SVM是一种二分类模型，他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，间隔大使它有别于普通的感知机，通过核技巧隐式的在输入空间直接求解映射空间中特征向量的内积，使其成为一个非线性分类器。SVM的学习策略是间隔最...
机器学习总结（三）：SVM支持向量机（面试必考）
西电校草-OMEGA
03-29 1万+
基本思想：试图寻找一个超平面来对样本分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，并尽可能的使正例和反例之间的间隔最大。 算法推导过程： （1）代价函数：假设正类样本y =wTx+ b>=+1,负类样本y =wTx+ b1右边，负类样本位于H2左边，所以原始的代价函数就为： 函数间隔（functional margin）: 几何间隔（geometric margi
SVM相关程序源码.zip_LibSVM_svm c_svm源码_svm程序
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在"www.pudn.com.txt"中，可能包含的是从Pudn网站下载或引用的关于SVM和LibSVM的相关资料，可能包括使用教程、示例代码或者问题解答。这个文本文件可以帮助初学者快速上手，理解如何在实际项目中应用LibSVM。 ...
svm多分类问题matlab程序代码-SVM-Intro:学习SVM！
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svm多分类问题matlab程序代码 SVM Introduction 支持向量机 (Support Vector Machines) 在机器学习中是一个重要的学习课题。 近两年在学习的同时也尝试给其他人讲解支持向量机的相关理论知识，个人认为也是十分有益...
svm相关工具包
07-22
在Python编程环境中，有多个SVM相关的工具包可供选择，这些工具包为数据科学家提供了方便的接口来实现SVM模型。以下是一些常见的SVM工具包及其特点： 1. **Scikit-learn**： Scikit-learn是Python中最常用的机器...
matlab_GA-SVM预测_GA_SVM_GA-SVM_matlab_SVM_
09-28
8. `rand.mat`：可能保存了随机种子，以确保每次运行的可重复性，或者存储了与随机过程相关的数据。 整体来看，这个项目旨在利用MATLAB实现一个基于遗传算法优化的支持向量机模型，用于数据预测。GA负责搜索SVM的...
SVM算法问题汇总
seven的博客
08-05 1316
文章目录1. svm为什么要引入拉格朗日的优化方法？ 1. svm为什么要引入拉格朗日的优化方法？
支持向量机（SVM）常见问题
u014203254的博客
01-16 1万+
1 SVM原理 SVM是一种二分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大化是它的独特之处），通过该超平面实现对未知样本集的分类。 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机。 当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机。 当训练数据线性不可分时，通过使用核技...
SVM一些问题及思考
老哥的专栏
09-11 1670
给定训练集合 D=(x1,y1)，(x2,y2)……(xn,yn)\begin{equation} D = (x_{1},y_{1})，(x_{2},y_{2})……(x_{n},y_{n}) \end{equation}划分超平面 wTx+b=0\begin{equation} w^{T}x+b = 0 \end{equation} 点到直线距离 r=|wTx+b|||w||\b
svmw问题整理
rosenor1的博客
08-25 3099
1、为什么要选择最大间隔分类器，请从数学角度上说明？ 　　　　答：几何间隔与样本的误分次数间存在关系： 　　　　 　　　　其中的分母就是样本到分类间隔距离，分子中的R是所有样本中的最长向量值 2、样本失衡会对SVM的结果产生影响吗？ 　　　　答：会，超平面会靠近样本少的类别。因为使用的是软间隔分类，而如果对所有类别都是使用同样的惩罚系数， 　　　　　　　　则由于
证明函数Convex的方法
devilangel2的博客
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一、 二、 三、 四、
梯度下降法的步长到底怎么确定？
Catherine_985的博客
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https://www.zhihu.com/question/37911687
棋类AI相关
Catherine_985的博客
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http://blog.youkuaiyun.com/fsdev/article/category/1085675 象棋百科全书 http://www.xqbase.com/computer.htm
CNN QA（Question and Answer）问答的theano和tensorflow代码
Catherine_985的博客
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https://github.com/white127/insuranceQA-cnn ================result================== theano and tensorflow cnn code for insuranceQA theano code, test1 top-1 precision : 61.5% (see ./insuran
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