SVM
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SVM从入门到精通
Cyril_KI
LLM、图神经网络、社交网络挖掘、负荷预测、联邦学习
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深入理解SVM---从头到尾详细推导（软硬间隔、KKT条件、核技巧）
深入理解SVM---从头到尾详细推导（软硬间隔、KKT条件、核技巧）原创 2020-07-27 22:31:29 · 96574 阅读 · 2 评论
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机器学习之SVM(Hinge Loss+Kernel Trick)原理推导与解析
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（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。本文借助了李宏毅机器学习笔记，主要是用通俗易懂的语言来推导出hinge loss和kernel trick。......原创 2020-07-04 19:15:29 · 109803 阅读 · 0 评论 -
强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明（对偶问题的几何证明）
本文主要探讨优化问题中强、弱对偶性以及KKT条件的证明。原创 2020-08-02 13:58:09 · 132459 阅读 · 3 评论 -
核方法概述----正定核以及核技巧（Gram矩阵推导正定核）
核方法是非常强大的一种方法。本文主要讲述核方法的大致理论，并根据正定核的两种定义方式来证明二者互通，然后引出核技巧。原创 2020-08-02 22:13:09 · 109253 阅读 · 4 评论 -
手推序列最小优化（sequential minimal optimization，SMO）算法
在前面几篇关于SVM的文章中，我们在计算过程中都有意无意地跳过了拉格朗日乘子的计算，SMO算法就是求解这些参数的具体方法。原创 2020-08-04 13:19:00 · 105308 阅读 · 1 评论 -
手写SVM（SMO）实现对指定数据集的分类
本篇博客主要是对SVM系列学习的一个实践。手写SVM来简单地对指定数据集进行分类预测。原创 2020-08-08 21:43:51 · 106942 阅读 · 9 评论