［机器学习笔记］支持向量机(上)

最新推荐文章于 2024-06-10 19:37:47 发布
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#人工智能 #数据分析 #数据挖掘 #机器学习

博客围绕人工智能、数据分析和数据挖掘展开。人工智能在各领域应用广泛，数据分析可从海量数据中提取有价值信息，数据挖掘则通过多种方法发现潜在模式和规律，机器学习是实现这些目标的重要手段。

周志华机器学习西瓜书 第六章 支持向量机-学习笔记(超详细！)
Sodas的博客
02-18 1584
支持向量机
机器学习实战——第六章：支持向量机
mmc2015的专栏
06-24 1479
本系列目的在于总结每一个分类器的特点（优点、缺点、使用数据类型、使用时的注意事项等）。相关代码自己搜。 python：建议使用2.7 python常用函数库：NumPy、scikit-learn等 python集成环境：anaconda 毕业季，玩了20天。 优点： 1、泛化错误率低，计算开销小，结果易解释。
机器学习笔记：支持向量机回归SVR
qq_40206371的博客
12-20 1396
主要思路类似于和SVM的区别主要有解法和SVM区别不大，也是KKT。
Python机器学习入门 -- 支持向量机学习笔记
m0_55202222的博客
05-07 1980
大部分传统的机器学习算法都可以实现分类任务，但这些模型关注的是将不同类别的数据分得开就行，也就是说它们的核心思想是让整个模型分类出错的损失越小越好。刚刚好有一种机器学习模型，它不仅关注分类能不能将不同类别的数据完全分得开，还关注分类得到的决策边界的间隔能不能最大化，即离该决策边界每个类别最近的数据点的距离能不能更远，这就是我们今天的主角 - - 支持向量机。
机器学习笔记：支持向量机SVM
qq_40206371的博客
10-28 2046
我们用 x 表示原来的样本点，用 ϕ(x) 表示 x 映射到特征新的特征空间后到新向量。同样地， 之后利用SMO(Sequential Minimal Optimization) 算法求解各个λ，然后通过λ求W。前面讨论的硬间隔和软间隔都是在说样本的完全线性可分或者大部分样本点的线性可分。完全线性可分的样本是很少的，如果遇到了不能够完全线性可分的样本，应该怎么办？但是，问题来了，如果有很多的超平面可以分割这两类点，那么应该选择哪一条呢。就是：之前的 (xi⋅xj) 变成了 (ϕ(xi)⋅ϕ(xj))。
机器学习笔记--支持向量机
qq_44175983的博客
10-29 2055
1、支持向量机概述 1.1 基本概念 支持向量机（Support Vector Machine,SVM ） 是一类按监督学习方式对数据进行二元分类 的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面 。 1.2 硬间隔、软间隔和非线性 SVM [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-utYTZqZv-1635427227229)(9DB38BE78A154A6E80349AC55066FCA1)] 硬间隔指的就是完全分类准确，不能存在分类错误的情况。软间隔，就
机器学习读书笔记：支持向量机
热门推荐
新兴IT民工的专栏
09-22 1万+
文章目录支持向量怎么找这个“超平面”简化对偶问题求解SMO软间隔简化版SMO代码其他核函数SVM回归 支持向量 ​ 整篇文章大量参考小白学习机器学习，在这里先感谢作者。 ​ 支持向量机里最难理解的部分之一就是搞清楚什么是支持向量。我尽量用比较通俗易懂的方式来讲讲我自己的理解。 ​ 总的来说，支持向量机就是要通过找支持向量来找划分超平面。 ​ 以二维平面的样本来做例子，高维数据样本请自行想象和推理。并且SVM最常用和适用的场景是做二分类，如果是多分类的话需要做一些其他的处理(可以用之前的那种方式，参考之前的博
【机器学习】支持向量机（SVM）
weixin_63260646的博客
05-24 2824
支持向量机（SVM）的功能强大，通过不同类别的数据点以最大间隔的超平面来实现分类，适用性也很普遍，区分硬间隔与软间隔以及非线性支持向量机，硬间隔也就是数据点是线性可分的情况下优化出的结果，软间隔则是硬间隔的基础上多了几个混乱的数据点，根据计算这些混乱数据点的影响则是引入了松弛变量（我叫它损失函数），非线性支持向量则是当数据点无法进行分类时候将数据从原始空间映射到一个更高维的特征空间从而实现分类。
机器学习——支持向量机（Support Vector Machine）
1
10-11 2614
机器学习学习笔记——7
机器学习笔记2：支持向量机原理基础
菜鸟Charlie的blog
11-29 924
本菜鸟最近打算开始学习机器学习的常用算法了，毕竟写博客也是较好的学习手段，机器学习的基础概念基础概念主要在笔记1中谈到。本篇主要谈谈支持向量机。 本篇图文主要参考周志华教授的《机器学习》第六章。 支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。其实就是希望建立某种分类...
【机器学习笔记6】支持向量机【上篇】原理与推导
issey的博客
08-08 3443
最大间隔分离超平面，硬间隔与软间隔，松弛因子，线性和非线性支持向量机的原理与推导；合页损失函数，核函数、对偶问题与KKT条件，核函数戏法。
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记（上）.rar_支持向量机_斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记（上）
09-24
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的监督学习模型，由Vapnik和...无论是对机器学习初学者还是经验丰富的从业者，深入理解和支持向量机都能为解决复杂问题提供强大的工具。
机器学习笔记——支持向量机
最新发布
star_and_sun的博客
06-10 893
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。
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 1309
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。
［机器学习笔记］回归
七月知上的博客
12-14 1万+
为了更好的理解机器学习中回归算法，将回归算法的数学推论做了推导，主要参考了斯坦福大学吴恩达和小象学院邹博的课件，以及李航的统计学习方法。水平所限若有所疏漏，敬请指出。
［机器学习笔记］机器学习基本概念总结
七月知上的博客
12-27 1479
机器学习基本概念的总结
［机器学习笔记］HMM
七月知上的博客
01-10 1268
隐马尔可夫模型(HMM)是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。HMM的实际问题主要包含概率计算问题，学习问题和预测问题。
［机器学习笔记］xgboost
七月知上的博客
01-09 1140
xgboost是数据挖掘比赛中神器，本文是对xgboost理论部分数学推导的笔记，最后还转载了知乎上对GBDT和xgboost异同的分析。
Python实现机器学习：支持向量机与聚类分析
从给定的文件信息中，我们可以提炼出以下与标题和描述相关的知识点： 1. 机器学习概述： ...用户可以通过这些资源加深对支持向量机和聚类算法的理解，并通过编程实践来掌握如何在实际问题中应用这些机器学习方法。
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