支持向量机笔记

最新推荐文章于 2024-10-09 19:26:58 发布
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#支持向量机

支持向量机是一种通用的前馈网络类型。
主要思想：
给定训练样本，支持向量机建立一个超平面作为决策面，使得正例和反例之间的间隔边缘被最大化。这里写图片描述
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支持向量机（笔记）
Condre的博客
07-20 1057
软间隔和正则化在支持向量机中都是用来处理复杂问题和提高模型泛化能力的重要技术。软间隔通过允许一定程度的分类错误或间隔内部点来提高模型的鲁棒性。正则化通过控制模型的复杂度，防止模型在训练数据上的过度拟合，从而提升模型在未见数据上的性能。
机器学习笔记——支持向量机
star_and_sun的博客
06-10 865
思想：同时优化所有的参数比较困难，因此选择部分参数来优化，选择两个固定其他的，然后再选两个固定其他的一直循环，直到更新参数的变化小于某个值就可以终止，或者固定迭代次数。我们只需要用支持向量来进行分类，这样子减少了复杂度和时间消耗，但是优势不明显，因为参数a的求解需要的时间也很大，所以用到了序列最小优化算法来解决这个问题。对于一个样本，要么对应的参数a为0，要么与超平面的间隔为γ，将这些与超平面距离最小的向量。这里的a是待求解的参数，梯度参数量是和规模m相关，数据的规模增大时，参数量也增多。
SVM支持向量机笔记
02-20
李航老师的统计学习方法的个人笔记，此文档为阅读支持向量机部分的笔记
机器学习笔记—支持向量机（1）
dengxun7056的博客
03-30 185
在逻辑斯特回归中： 当 hθ(x)≥ 0.5 即 θTx≥ 0时，输出为 1，θTx 越大，hθ(x)=p(y=1|x;w,b) 越大。 在支持向量机中，我们换下符号，不再使用θ，而是用 w，b。分类器为： 当 wTx+b≥0 时，g(wTx+b)=1，不然g(wTx+b)=-1。可以看出，这里不再像逻辑斯特回归一样要去计算概率，而是直接根据 wTx+b 是否大...
支持向量机-笔记
最新发布
weixin_44965579的博客
10-09 1539
是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务，特别是在分类问题中表现优异。SVM 的核心思想是通过寻找一个，将不同类别的数据点进行分割，并最大化两类数据之间的间隔（即“”）。SVM 的本质是一个算法，但它也可以扩展到多分类和回归问题。
吴恩达机器学习笔记：第 7 周-12支持向量机(Support Vector Machines)12.4-12.6
weixin_43597208的博客
04-15 1286
因此ℎ𝜃(𝑥) = θ_0 + θ_1f_1 + θ_2f_2 +θ_3f_3 > 0，因此预测𝑦 = 1。同理可以求出，对于离l^{(2)}$较近的绿色点，也预测𝑦 = 1，但是对于蓝绿色的点，因为其离三个地标都较远，预测𝑦 = 0。这样，图中红色的封闭曲线所表示的范围，便是我们依据一个单一的训练实例和我们选取的地标所得出的判定边界，在预测时，我们采用的特征不是训练实例本身的特征，而是通过核函数计算出的新特征。
统计学习方法-李航-第七章-支持向量机笔记
熊熊小姐的博客
05-18 386
统计学习方法-李航-第七章-支持向量机笔记 首先回顾一下感知机。感知机的模型是线性分类模型，将两种类别标记为正负1，将新的样本输入线性函数，再将线性函数代入符号函数就可以得到输出作为判定结果。这里最重要的还是线性函数的选取，线性函数在特征空间中可能就是一个超平面，只要这个超平面能将正负样本完全分隔开来就是符合要求的超平面，这也就是感知机的策略。具体到损失函数，选择的不是误分类点的个数，而是误分类点到超平面的总距离，这样才连续可求导，方便后续优化。 感知机的算法是在策略的基础上选择的优化算法。 从模
支持向量机的笔记
qq_41732387的博客
02-19 303
目的：找到一个超平面 使得超平面两侧支持向量的距离最大 支持向量：超平面两侧距离超平面最近的点 很好的一个课件：https://wenku.baidu.com/view/fa8e7f2eccbff121dd368336.html ...
支持向量机（机器学习笔记）
ttxs2016的博客
05-01 988
1、硬间隔 SVM-统计学习基础 一开始讲解了最小间距超平面：所有样本到平面的距离最小。而距离度量有了函数间隔和几何间隔，函数间隔与法向量www和bbb有关，www变为2w2w2w则函数间距变大了，于是提出了几何距离，就是对www处理，除以∣∣w∣∣||w||∣∣w∣∣，除以向量长度，从而让几何距离不受影响。 但是支持向量机提出了最大间隔分离超平面，这似乎与上面的分析相反，其实这个最大间隔是个什么...
支持向量机学习笔记
weixin_42761645的博客
12-27 357
一、简介 有数据集 分隔超平面：将线性可分数据分隔开来的边界 。当数据为二维数据时，那么分割超平面就是一条直线。 支持向量：离分隔超平面最近的那些点。 可以将两类数据正确分开的平面有无数个，我们希望支持向量离分隔超平面的间隔越大越好，越大也就说明我们找到的分隔超平面越可信。 二、函数间隔和几何间隔 函数间隔：一般来说，当超平面 确定的情况下， 能够相对的表示点 距离超平面的远近，...
学习笔记：支持向量机
Android系统攻城狮
01-20 448
原址
支持向量机(SVM)学习笔记
Lamours的博客
09-20 320
支持向量机(SVM)学习笔记 SVM 简介 在机器学习中，支持向量机（SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。 简单点讲，SVM 就是一种二类分类模型，他的基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM 的学习策略就是间隔最大化。 SVM 算法原理 线性可分 以下图为例，可以发现，图中的实
支持向量机学习笔记（1）
lovexyyforever的博客
07-15 442
支持向量机学习笔记
林轩田《机器学习技法》线性支持向量机笔记解析
资源摘要信息:"林轩田《机器学习技法》课程笔记1 -- Linear Support Vector Machine1" 这一资料主要围绕支持向量机（Support Vector Machine, SVM）中的线性分类问题展开，重点介绍了在机器学习中如何通过构建“最大...
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