第7节-最大间隔分类和对偶问题

最新推荐文章于 2023-04-21 16:39:57 发布
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#最大间隔分类 #对偶问题 #svm分类器 #算法 #视频

本篇详细介绍了支持向量机(SVM)中的最大间隔分类及对偶问题，并概述了核技法、软间隔分类器与SMO算法等内容。跟随Ng教授的讲解，深入理解SVM的原理与应用。

　　NG的第7个视频讲的最大间隔分类和对偶问题。关于SVM，NG用了三个视频才将所有的知识点讲完。本节只是介绍最大间隔分类和对偶问题。上个视频讲解SVM直观介绍，函数间隔和几何间隔。第三个视频讲解核技法、软间隔分类器、SMO算法。个人觉得NG的SVM视频和讲义逻辑很清晰，国内的大部分博客和书本都会参照NG的思路来讲SVM。









SVM对偶问题
Sodas的博客
02-18 1403
𝛤(𝜇，𝜆)为拉格朗日函数𝐿(𝑤,𝑏,𝛼)关于 𝑥 的下确界。⑤𝑠𝑢𝑝{𝑥∈ℝ| 0＜𝑥＜10}=10：集合 {𝑥∈ℝ| 0＜𝑥＜10} 的上确界是 10，因为 10 是大于集合中所有元素的最小值，但 10 不在集合中。②𝑖𝑛𝑓{𝑥∈ℝ| 0＜ 𝑥＜10}=0：集合 {𝑥∈ℝ|0＜𝑥＜10} 的下确界是 0，因为 0 是小于集合中所有元素的最大值，但 0 不在集合中。PS2-4：这里的"∇𝑥"就是对变量x的梯度，其实就是对x求导，其中不等式的约束的乘子必须是大于
第16节：传统分类模型-支持向量机(SVM)在图像分类中的应用
最新发布
2401_82355416的博客
04-28 1253
图像分类是计算机视觉中的基础任务，旨在为输入图像分配一个预定义的类别标签。高维性：即使是一张小尺寸图像，其原始像素空间维度也很高(如256×256 RGB图像有196,608维)局部相关性：相邻像素之间存在强相关性，包含丰富的空间结构信息光照、姿态、遮挡等变化：同一物体在不同条件下可能呈现显著不同的视觉表现类内差异与类间相似性：同一类别可能包含外观差异很大的实例，而不同类别可能有相似的外观。
【机器学习－西瓜书】六、支持向量机（SVM）：最大间隔；对偶问题；KKT条件
人工智能技术学习与分享
08-28 2065
推荐阅读：对偶问题，KKT条件关键词：最大间隔；支持向量；对偶问题；KKT条件；SMO算法6.1 间隔与支持向量关键词：最大间隔；支持向量。 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是常见的二分类器，与逻辑回归不同，SVM 寻找的是使得间隔最大的那一个超平面作为分类器。间隔是什么意思？就是两个异类支持向量（Support Vector）到超平面的距离之和。什么是支持向量呢
支持向量机（SVM）关键点攻略（最大间隔，对偶问题）
Hello Y2！
03-26 5047
用尽可能简单的思路，对SVM中的容易让人混淆的问题进行解释，并给出数学证明。
拉格朗日对偶
bbbeoy的专栏
05-18 588
本文承接上一篇 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件，将详解一些拉格朗日对偶的内容。都是一些在优化理论中比较简单的问题或者一些特例，复杂的没见过，但是简单的刚接触都感觉如洪水猛兽一般，所以当真是学海无涯。 在优化理论中，目标函数 f(x)f(x) 会有多种形式：如果目标函数和约束条件都为变量 xx 的线性函数, 称该问题为线性规划； 如果目标函数为二次函数, 约束条件为线性函数, 称
一文全解经典机器学习算法之支持向量机SVM（关键词：SVM，对偶、间隔、支持向量、核函数、特征空间、分类）
快乐江湖的博客
04-21 1915
如下图是一个二维平面上的线性可分数据集，那它的决策边界就是一条简单的直线。可这条能将所有训练数据正确区分的直线是不是唯一的呢？显然，答案是否定的，事实上，像这样的能正确 区分数据的直线有无数条这无数条直线中应该选择哪一条作为最优决策边界呢？我想作为一个具有机器学习算法常识的人来说，虽然对SVM还不了解，但凭直觉一定会选择H3H_{3}H3​。之所以不选择H2H_{2}H2​是因为，边界H2H_{2}H2​。
三个角度看SVM（1）——最大间隔分类器
毛可的专栏
07-03 1万+
“横看成岭侧成峰，远近高低各不同。”支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一个被广泛应用的有监督机器学习算法，网络上对它的介绍数不胜数，其中更有不少好文佳作。本文与它们的区别在于：并不着重于“教程式”地对SVM进行系统性介绍，而是希望从三个不同的角度对这个算法进行探究。我相信经过这番“把玩”，看过你会跟我一样觉得：机器学习真的是好玩！1、引言最大化类间间隔分类器（m
【机器学习-斯坦福】学习笔记7 - 最优间隔分类器问题
Maverick
11-21 9513
本次课程大纲： 1、 最优间隔分类器 2、 原始优化问题&对偶优化问题（KKT条件） 3、 SVM对偶问题 4、 核方法（下一讲）
模式识别与机器学习第七章
weixin_43939890的博客
12-05 1318
模式识别与机器学习第七章支持向量机总结
SVM中的KKT条件和拉格朗日对偶
kepengs的博客
04-16 2686
首先，我们要理解KKT条件是用来干嘛的？ KKT条件用来判断一个解是否属于一个非线性优化问题。 求最优解： 约束条件分为 1、等式约束 2、不等式约束 对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值； 对于含有不等式约束的优化问题，可以转化为在满足 KKT 约束条件下应用拉格朗日乘子法求解。 拉格朗日求得的并不一定是最优解，只有在凸优化的情况下，才能保证得到的是最优解，所以...
最大间隔
yang20141109的专栏
03-19 683
给定一个递增序列，a1 <a2 <...<an 。定义这个序列的最大间隔为d=max{ai+1 - ai }(1≤i<n),现在要从a2 ,a3 ..an-1 中删除一个元素。问剩余序列的最大间隔最小是多少？ 输入描述: 第一行，一个正整数n(1<=n<=100),序列长度;接下来n个小于1000的正整数，表示一个递增序列。 输出描述: 输出答案。 输入例子: 5 1 2
SVM Detail：为何硬间隔与软间隔的对偶问题是一致的？
湛露她哥的博客
06-01 1235
硬间隔分类即线性可分支持向量机，软间隔分类即线性不可分支持向量机，利用软间隔分类时是因为存在一些训练集样本不满足函数间隔（泛函间隔）大于等于1的条件，于是加入一个非负的参数 ζ （松弛变量），让得出的函数间隔加上 ζ 满足条件。于是软间隔分类法对应的拉格朗日方程对比于硬间隔分类法的方程就多了两个参数（一个ζ ，一个 β），但是当我们求出对偶问题的方程时惊奇的发现这两种情况下的方程是一致的。下面我说...
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手推支持向量机02-硬间隔SVM-模型求解（引出对偶问题）
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1.写在前面
SVM支持向量机(硬间隔最大化)对偶问题求解全过程（数学推理过程）
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凸优化－对偶问题
11-15 2023
05 November 2015 1. 引言 凡心所向，素履所往，生如逆旅，一苇以航。 很高兴阿森纳能在欧冠上战胜拜仁，在虎扑上看到这样的一句话，颇有感触，借来作为这篇博文的开始，生活中我们需要一些勇气去追寻自己的理想。回到本篇内容上，对偶是个神奇的东西，从文学角度而言，对偶和对仗属于一种修辞手法，即用字数相等，语义对称的方法来表征想法或抒发情感。“凡心所向，素履所往，生如逆旅，一
最优间隔分类器.原始/对偶优化问题.KKT.SVM对偶
Cheese的博客
08-17 1881
《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。
李航统计学习－支持向量机（SVM）之我的理解
szq34_2008的专栏
01-31 5648
支持向量机 是一种 二分类模型SVM 不同于 感知机   是因为 SVM学习策略是间隔最大化，可以将该问题理解为凸二次规划问题，也可以将该问题理解为正则化的合叶损失函数最小化问题支持向量机学习方法 可以从简单到繁杂分成三种： 线性可分支持向量机（可以使用硬间隔最大化学习线性分类器）， 线性支持向量机（使用软间隔最大化学习）， 非线性支持向量机（使用核技巧以及软间隔最大化）现在给支持向量机解决问题做...
机器学习数学原理（6）——最优间隔分类器
Άγνωστο.Z
05-26 2049
机器学习数学原理（6）——最优间隔分类器这一篇博文主要起一个承上启下的作用，即需要上一篇博文所说的泛化拉格朗日定理方面的知识（建议读者先阅读上一篇博文《机器学习数学原理（5）——广泛拉格朗日乘子法》），同时为下一篇关于SVM支持向量机的博文作铺垫。这一篇博文介绍最优间隔分类器。需要注意的是，本篇所介绍的最优间隔分类器都是建立在线性可分的二分类样本基础上的，对于非线性可分的样本笔者会在下一篇博文SVM
SVM入门：最大间隔与非线性解决
它以在特征空间中找到最大化分类间隔为核心理念，通过构造最优决策边界来实现高准确性和泛化能力。以下是SVM的通俗导论，分为两层理解： 第一层：了解SVM基础 1. **分类标准起源**：SVM起源于统计回归分析，但其...
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