支持向量机SVM帮助理解的文章

最新推荐文章于 2024-06-15 22:16:47 发布
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#机器学习

博客包含拉格朗日乘子及KKT条件的相关视频内容，还涉及SVM线性可分及非线性情况，重点提及了核函数，这些都是机器学习领域的重要知识。

  1. 拉格朗日乘子及KKT条件（视频）
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  2. SVM线性可分及非线性（核函数）
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如何通俗的理解KKT条件
小山羊的学习日志
07-27 6755
学习笔记，仅供参考，有错必纠 转载自：彭一洋 最近也在看关于优化的东西，题主在问题补充里问了好多，我暂且以二维空间 [公式] 举例，从简单的无约束的优化（0梯度条件），到等式约束优化(拉格朗日条件)，再到不等式约束优化（KKT条件），写点对于优化问题自己能写的理解，权当做抛砖引玉。 无约束的优化问题 注意我在图里画了等高线。此时f(x)f(x)f(x)在局部极小值点x∗=(x1∗,x2∗)x^* = (x_1^*, x_2^*)x∗=(x1∗​,x2∗​) 处的梯度必然为0，比较容易理解。这个梯度为零的
初识支持向量机SVM分类算法
weixin_66519663的博客
07-31 403
本节初步认识了“支持向量机（SVM）算法”，了解了组成支持向量机的三个重要部件。通过对支持向量机本质的讲解，我们知道支持向量机是从线性函数的基础上发展而来的，因此我们可以得出，支持向量机（SVM）是一种利用线性函数解决线性不可分（分类）问题的算法。
支持向量机详解
weixin_30706691的博客
09-28 946
支持向量机详解 　　SVM（Support Vector Machine）是数据挖掘中常用的分类算法。事实上，在2012年深度学习算法提出之前，SVM一直被认为是机器学习领域近几十年来最成功的算法。SVM的难度相较于其他分类算法要高一些儿，特别是涉及到的数学知识比较多，不过不要害怕，本文尽量把每个知识点讲清楚，力求更多的人能看懂SVM分类算法。现在，请深呼吸几次，给大脑充足的氧气...
KKT 条件和KKT 点
chen的博客
11-18 3987
在数学优化中，KKT 条件对于带有约束的优化问题是非常重要的。KKT 条件（Karush-Kuhn-Tucker 条件）是数学中优化问题的一组必要条件，用于描述约束优化问题的最优性条件。KKT 点指的是满足 KKT 条件的点。在这个例子中，KKT 点表示满足所有约束条件和 KKT 条件的潜在最优解点。：这表明在最优解处，不等式约束与拉格朗日乘子的乘积为零，表示只有活跃的约束（对应于最优解的不等式约束）对应的拉格朗日乘子不为零。：指出目标函数的梯度与约束函数的梯度在最优点处满足一定的线性相关性。
KKT条件介绍
do_you_ac_today的博客
10-31 6713
最近学习的时候用到了最优化理论，但是我没有多少这方面的理论基础。于是翻了很多大神的博客把容易理解的内容记载到这篇博客中。因此这是篇汇总博客，不算是全部原创，但是基础理论，应该也都差不多吧。因才疏学浅，有纰漏的地方恳请指出。 KKT条件是解决最优化问题的时用到的一种方法。我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值。提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子。对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象。二者均是求解最优化问题的方法，不同之处在于应...
KKT基础知识
weixin_45131087的博客
06-15 4795
KKT条件(Karush–Kuhn–Tucker conditions)是最优化（特别是非线性规划）领域最重要的成果之一，是判断某点是极值点的必要条件。
精选资源
支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf
05-12
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种经典的监督学习算法，主要应用于分类和回归问题。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，能够最大化两类样本之间的间隔，以此来达到良好的分类效果。 首先，...
支持向量机SVM分类与回归程序示例：MATLAB实现，换数据即可轻松上手运行 · 机器学习 v2.0
最新发布
08-10
支持向量机（SVM）在分类和回归问题中的应用及其MATLAB实现方法。文章首先概述了支持向量机的基本概念，强调其在处理小样本、非线性、高维数据方面的优势。接着，文章列举了SVM在图像识别、数据分析等多个领域的应用...
向量机SVM原理理解和实战
数据与算法架构提升之路专栏
11-25 1679
完全线性可分情况下的线性分类器，也就是线性可分的情况，是最原始的 SVM，它最核心的思想就是找到最大的分类间隔
精选资源
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
01-30
动笔写这个支持向量机...本文在写的过程中，参考了不少资料，包括《支持向量机导论》、《统计学习方法》及网友pluskid的支持向量机系列等等，于此，还是一篇学习笔记，只是加入了自己的理解和总结，有任何不
KKT条件的理解
Awesome_Cyber的博客
05-05 2208
非线性优化中的KKT条件该如何理解？https://www.zhihu.com/question/23311674什么是KKT条件的直观解释？quora描述https://www.quora.com/What-is-an-intuitive-explanation-of-the-KKT-conditions...
KKT条件
zxiaohui666
03-09 1万+
KKT条件是解决最优化问题的时用到的一种方法。最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值。  一般情况下，最优化问题会碰到一下三种情况：（1）无约束条件    这是最简单的情况，解决方法通常是函数对变量求导，令求导函数等于0的点可能是极值点。将结果带回原函数进行验证即可。（2）等式约束条件     设目标函数为f(x)，约束条件为hk(x)，形如下：则解决方法是消元法或者...
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）
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KI的博客
08-02 13万+
本文主要探讨优化问题中强、弱对偶性以及KKT条件的证明。
【python】实用tools
小白水手的博客
07-25 342
json解析变 if else高手 import json from urlparse import * # 词典获取value值需要判断key是否存在，于是慢慢变成 if else高手了 # dict 本身有个get函数，可以不用判断，直接获取，如果没有key, 获取的就是默认值 # 获取 key = realtitle 的值，如果没有就设为默认值 realtitle real_title = ana.get('page_element', {}).get('realtitle', "realtitle"
什么是KKT条件
小白水手的博客
04-22 2万+
尊重原创：知乎：什么是KKT条件 对于具有等式和不等式约束的一般优化问题 [\begin{array}{l} \min {\rm{ }}f({\bf{x}})\ s.t.{\rm{ }}{g_j}({\bf{x}}) \le 0(j = 1,2, \cdots ,m)\ {\rm{ }}{h_k}({\bf{x}}) = 0(k = 1,2, \cdots ,l) \end{ar...
如何理解拉格朗日乘子法和KKT条件？
马同学
08-18 5347
之前简单介绍了拉格朗日乘子法的基本思路：如何理解拉格朗日乘子法？ 本文会继续介绍拉格朗日乘子法的细节，以及对其进行适当的推广（也就是所谓的KKT条件）。 1 无约束下的极值 1.1 直观 根据梯度的意义（参看如何理解梯度）可知，在函数 的极值点梯度为0： 1.2 代数 要求（ 的意思是求极小值）： 只需解如下方程： 2 单等式约束下的极值 关于这一节，更详细的请参看：...
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