手推 SVM（Support Vector Machine）Hard margin

最新推荐文章于 2022-10-05 19:23:09 发布
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#机器学习

博客提及上手推学习bilibili白板推导及西瓜书，若有问题可询问或查看前两参考视频及文献。

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以上手推学习bilibili白板推导及西瓜书，如有问题请问或查看前两参考视频及文献。

TANGerrr
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SVM.rar_SVM_Svm vector machine_支持向量机
09-22
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习算法。它最初由Vapnik和Cortes在1995年提出，以其优秀的分类性能和泛化能力受到广泛关注。SVM的核心思想是构建一个能够最大化...
手推SVM（一）-数学推导
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SVM的想法 SVM中在数学上目标 2.1 判定条件 2.2 最大间隔假设 SVM的推导 3.1 第一种境界 3.2 第二种境界 SVM的推导过程和他的地位一样重要，虽然很久以前就已经接触过SVM了，但总感觉理解不是很深，接着听课的热度，顺便写篇文章让自己理解更深刻一点，本文假设你只会简单的向量乘法，推导出SVM。 1.SVM的想法 监督学习，作为一个二分类任务，在平面上表示就是希望有这
手推SVM
weixin_43495948的博客
10-05 1410
在感知机中，因为选取的模型参数初始值不同，以及迭代选取的变量顺序不同所以造成最后的求解超平面并不唯一，也就是结果有可能呈现出下面这样的情况： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6drYlpmW-1664968714489)(pic/pic02.png)] 当然肯定不止这三条线，实际上可证明在感知机中这样的线应该有无数条。但是以图中3个超平面为例，最佳的超平面是哪一条呢？事实上，很多都会选择橙色的线条，因为如果我们按照图1的红色线条来移动（发生这种情况可能是因为误差
SVM(Support Vector Machine).rar
10-19
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面...
SVM(Support Vector Machine).zip
最新发布
05-26
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归任务上表现出色。SVM的核心思想是找到一个最优超平面，使得两类样本之间的间隔最大，以此来达到最好的泛化...
SVM算法（Support Vector Machine）
W_000的博客
11-20 8834
支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。
使用 Python 实现 SVM (Support Vector Machine) 的一个示例
02-12
svm支持向量机python代码
＜机器学习＞ 手推SVM
thisiszdy的博客
08-19 564
手推SVM-机器学习
qq_16236875的博客
04-14 205
参考：https://www.bilibili.com/video/av21596913?from=search&seid=15236842238004689496 等于 边界上的点： 求宽度, 要宽度最大，其实就是||w||最大，同时满足，也就是最小化 2接着求w，拉格朗日 L=接着对w和b求偏导 带入L得到= L只取决于数据点两两的点乘。本质...
【机器学习杂货铺】——手推SVM
Daniel717的博客
07-20 1614
【机器学习杂货铺】——手推SVM
手推SVM 支持向量机的简易推导和理解
小鹅鹅的博客
01-29 6219
前言 SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种监督学习算法，是一种二分类模型，学习策略是间隔最大化，可以形式为一个求解凸二次规划问题(此篇博客主要讲述)，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题(Coursera 吴恩达 机器学习课程里面讲的SVM)。 支持向量机的优点： 可用于高维空间中的数据分类 在数据维度高于样本个数时，仍然可以有效...
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02-01 296
手推SVM---硬间隔
YANGJINCHAHAHA的博客
08-20 294
手推SVM算法(含SMO证明）
Heitao5200的博客
04-10 2009
函数间隔 γ^=y(wTx+b)=yf(x)\hat{\gamma}=y\left(w^{T} x+b\right)=y f(x)γ^​=y(wTx+b)=yf(x) 几何间隔 γ~=yγ^=γ^∥w∥=y(wTx+b)∥w∥\tilde{\gamma}=y \hat{\gamma}=\frac{\hat{\gamma}}{\|w\|} = \frac{y\left(w^{T} x+b\right...
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关于核函数以及软间隔可以参考软间隔与核函数的选择 核函数主要用于把原始较低维数据映射到高维，使其“线性可分”
台湾大学林轩田机器学习技法：Linear Support Vector Machine深度解析
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