【Stanford-ML-Discussion】LiR,LoR,NN,SVM假设,损失函数与训练方法比较

最新推荐文章于 2023-07-23 16:09:18 发布
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#svm

假设函数：
（1）Linear Regression：带有参数θ的多项式表达式
（2）Logistic Regression：带有参数

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10.SVM模型
qq_41816103的博客
04-20 412
从逻辑回归到SVM SVM（support vector machines）支持向量机，一种二分类模型，它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，间隔最大使它有别于感知机 SVM的假设函数为分离超平面的符号函数 y=sign(wTx+b) y = sign(w^Tx+b) y=sign(wTx+b) 什么是间隔 超平面 指n维线性空间中n-1维的子空间，该子空间将线性空间划分为不相交的两部分（一条线上的一个点将线划分为两段），其中超平面方程可表示为wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0
Andrew Ng机器学习入门学习笔记（六）之支持向量机（SVM）
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SCUT_Arucee的博客
12-28 1万+
一.支持向量机的引入支持向量机（SVM）是一种极受欢迎的监督学习算法，为了引入支持向量机，我们首先从另一个角度看逻辑回归。1.从单个样本代价考虑假设函数hθ(x)=11+e−θTxh_\theta(x)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}}。由于S型函数有如下图的特性，则，如果y=1y=1，那我们希望hθ(x)≈1h_\theta(x)≈1,即θTx>>0\theta^Tx>>0；如
支持向量机（一）
RookieFCB的专栏
10-25 375
支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）是一种二类分类模型。它在一些情况下，对于一些复杂的非线性问题能提供相比逻辑回归模型或神经网络模型更为简洁的解决方案。 优化目标 我们通过不断改进逻辑回归模型以实现支持向量机。 逻辑回归模型的假设函数hθ(x)为： 其中： 当y = 1时，我们希望hθ(x) ≈ 1，即θTx >> 0； 当y = 0时，我们希望hθ(x
【机器学习】支持向量机SVM入门
weixin_45434953的博客
07-23 522
相较于之前学习的线性回归和神经网络，支持向量机（Supprot Vector Machine，简称SVM）在拟合复杂的非线性方程的时候拥有更出色的能力，该算法也是十分经典的算法之一。接下来我们需要学习这种算法首先我们回顾逻辑回归中的经典假设函数，如下图：对于任意一个实例xy，当y=1的时候，我们希望hθ​x≈1，也就是θTx>>0；当y=0的时候，我们希望ht​hetax≈0，也就是θTx
SVM模型（硬间隔）
weixin_40530363的博客
03-03 861
支持向量机学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。 1、线性可分支持向量机学习算法------最大间隔法 函数间隔y‘的取值对上面的不等式约束没有影响，对目标函数的优化也无影响。 至于等价问题为什么要是平方乘以1/2的系数是因为要将问题转化为凸2次优化问题，便于求解。 如此，就将问题转为成了一个凸2次优化问题。 最终求解可以得到w、b，以及超平面。 在决定分离...
stanford-corenlp-4.5.10.jar
最新发布
07-29
文件名称：stanford-corenlp-4.5.10.jar 版本：4.5.10（发布于 2022 年） 开发者：Stanford NLP Group 依赖：需配合其他模型文件（如 stanford-corenlp-4.5.10-models.jar）使用。 2. 核心功能 该 JAR 文件包含 所有...
stanford-corenlp-3.9.2-models.jar
05-09
stanford-corenlp-3.9.2-models.jar
svm算法手写matlab代码-ML-Stanford-Matlab:机器学习项目是斯坦福大学（Matlab）机器学习认证的一部分
05-23
svm算法手写matlab代码ML-斯坦福大学-Matlab 机器学习项目是斯坦福大学（Matlab）机器学习认证的一部分 这些是“有监督的”和“无监督的机器学习”的微型项目。 每个代码都已与所附数据集进行了良好的测试。 让我...
stanford-chinese-corenlp
03-06
stanford-chinese-corenlp相关资源，与core-full配合使用可进行中文文本分析
吴恩达机器学习（十四）—— 支持向量机
大彤小忆的博客
03-12 4161
1. 优化目标2. 大间距的直观理解3. 大间距分类器背后的数学原理4. 核函数5. 使用支持向量机 1. 优化目标   与Logistic回归和神经网络相比，支持向量机（SVM）在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰、更加强大的方式。   接下来，我们从Logistic回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机。   Logistic回归模型的假设函数是hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxh_{\theta }(x)=g(\theta ^{T}x)=\frac{1}{1+e^{-.
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
用法之妙，存乎一心。
09-12 4227
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 作者：July ；致谢：pluskid、白石、JerryLead、画儿。 出处：结构之法算法之道blog。 前言     动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也
svm的几个疑问
yuanlulu的博客
07-14 1127
支持向量所在的超平面为何是theta^t * x= -1 和theta^t * x = -1 (有时也写为theta^t * x + b = 0的形式，但是把x0总设为1，b也可以作为theta的一部分) 李航的《统计学习方法》里有比较严密的推导，可是我看不太懂。但是书里提到，合页损失函数和那套推理是等价的，所以可以用吴恩达在《机器学习》课程里的图来理解。至于为什么等价，请看书。 逻辑回归的...
svm 算法详解与推导
weixin_45232469的博客
08-22 1820
前言 由于纸质笔记又臭又长（SVM这篇长达六张纸），可能字太难看完全没欲望于是把一些笔记整理到网上（有些公式太多可能直接上纸质照片），方便翻阅。 主要有这么个部分： 函数间距、几何间距、软间距定义与区别。 SVM推导、拉格朗日乘子法、KKT条件、对偶问题 非线性决策边界和核函数 SMO算法详解 ...
SVM/LDM 中的一个优美的证明（个人觉得）
qiusuoxiaozi的博客
05-04 1503
前言：在读周志华的Large Margin Distribution Machine一文时看到的。 下面先简单回顾SVM，然后直接讲LDM，接着说看到的那个证明。其实也没啥。。一言以蔽之，给定IID分布训练集S，SVM的假设函数是一个线性模型f(x)=w T ϕ(x) f(x)=w^T\phi(x) 当然，这里的线性是一个广义的说法，也就是考虑了kernel的。(1)式给出函数间隔。硬间隔SVM
通俗直观地解释为什么svm支持向量机可以假设离判决面最近的点在wx+b=±1上
alickr的博客
05-30 4933
在学习svm的过程中，很多人可能对其推导的第一步假设就开始出现疑惑，包括我在内，刚开始的时候也很疑惑。其实这个问题并不是什么大问题，只是一时没想到而已。 为什么各种资料都是假设正平面距离判决线最近的点为wx+b=1，负平面距离判决线最近的点可以假设为wx+b=-1？ 然后在这个假设的基础之上开始进行推导，得出支持向量机最大边缘应该为：2/sqrt(wT*w) 之后，将边缘
支持向量机（SVM）
fuxian_li的专栏
02-09 582
SVM（Support Vector Machine)是一种二类分类模型。支持向量机方法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，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔（margin）最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。 （一个SVM讲得比较好的视频：https://www.youtube.com/watch?v=eHsErlPJWUU） 一、基础知识 1.
机器学习算法中的假设函数与损失函数以及梯度
u013713117的专栏
01-01 6576
线性回归： 假设函数 hθ(x)=θTxh_\theta(x)=\theta^Tx 损失函数 J(θ)=12∑mi=0(hθ(xi)−yi)2+\lamda∑J(\theta)=\frac{1}{2}\sum_{i=0}^m(h_\theta(x^i)-y^i)^2+\lamda \sum 梯度 θj:=\lamda\theta_j:=\lamda
【机器学习】SVM之Hinge Loss，从LR到SVM，SVM核函数进一步理解
qq_32742009的博客
08-05 9251
Hinge Loss 解释 SVM 求解使通过建立二次规划原始问题，引入拉格朗日乘子法，然后转换成对偶的形式去求解，这是一种理论非常充实的解法。这里换一种角度来思考，在机器学习领域，一般的做法是经验风险最小化 （empirical risk minimization,ERM），即构建假设函数（Hypothesis）为输入输出间的映射，然后采用损失函数来衡量模型的优劣。求得使损失最小化的模型即为最...
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