SVM--三种损失函数--smo算法

最新推荐文章于 2024-12-26 23:08:43 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kylin_learn/article/details/82078666
SVM中，参数C的大小影响模型的拟合程度，C越大，对误差容忍度更低，可能导致过拟合；反之，C小可能造成欠拟合。Gamma参数决定支持向量的数量，gamma大则支持向量多，模型复杂，可能过度拟合非线性数据；而gamma小则模型简化，泛化性能增强，但极端情况下会近似线性模型。

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AI学习指南机器学习篇-支持向量机的损失函数和优化
俞兆鹏的博客
06-13 1185
在本篇博客中，我们详细介绍了支持向量机的损失函数和优化方法，包括合页损失函数和序列最小最优化（SMO）算法。通过详细的示例，我们展示了合页损失函数的计算过程和SMO算法的运行过程，希望能够帮助读者更加深入地理解支持向量机的原理和实现。支持向量机作为一种强大的监督学习算法，在实际应用中有着广泛的应用前景，相信通过学习支持向量机的损失函数和优化方法，读者可以更好地应用支持向量机来解决实际问题。
【python 机器学习】SVM损失函数
最新发布
m0_62599305的博客
04-26 967
在这篇文章中，我们将用通俗易懂的方式讲解SVM（支持向量机）的损失函数，并分析它在分类任务中的作用。1. SVM 损失函数是什么？假设你是一名老师，你要把学生分成**“通过”和“不通过”两类，并且你希望尽可能清晰地划分两组**。如果有学生的成绩太接近通过分数线，你可能会犹豫该怎么分。SVM 的目标就是找到最优的分界线，同时它的损失函数会衡量错误分类的代价，确保模型更稳定地进行分类。间隔最大化（Margin Maximization）：让分界线尽可能远离数据点，使分类更加稳定。
tf三种损失函数
Touch_Dream的博客
02-05 2188
昨天复习几种常见loss的时候想起在tensorflow里使用常见loss需要注意的地方，主要是三个方法： 1、tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 2、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 3、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 打不开的话可能需要
SVM损失函数
tomatotian的博客
11-12 3894
SVM损失函数 支持向量机（SVM）是90 年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。 这里说到的风险就是损失函数，下面让我们来一起了解以下SVM的损失函数。 1.Hinge损失函数 Hinge损失函数又称合页损失函数（hinge loss func...
支持向量机：损失函数
Wei_sx的博客
12-26 955
在进行分类任务时，不同的损失函数有助于衡量模型预测的好坏。支持向量机（SVM）主要使用铰链损失（hinge loss），但也可以与其他损失函数进行对比，如0/1损失和逻辑斯蒂损失（logistic loss）。下面将详细介绍这三种损失函数的定义和特点。
SVM支持向量机的损失函数解析
linjunjieniubi的博客
10-06 2210
损失函数是一个算法，将样本和模型的参数作为算法的输入，然后输出一个分数，用以衡量模型在样本的好坏。好的模型损失函数给出的分数低，说明损失小，精度高。不好的模型损失函数给出的分数高，说明损失大，精度低。
机器学习算法之SVM-by-SMO算法实现.zip
04-20
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种...总的来说，SVM和SMO算法是机器学习领域的重要组成部分，理解和掌握它们有助于我们更好地解决实际问题，特别是在面对复杂数据集时，能够有效地构建分类模型。
svm-smo.rar_SMO SVM_SVM SMO C++_svm smo_训练SVM
09-24
SMO算法是解决SVM中二次规划问题的一种高效算法，由John Platt提出。它的主要目标是在每次迭代中选择一对拉格朗日乘子α进行优化，同时保持其他α的值不变，从而逐步逼近全局最优解。SMO算法分为两个主要步骤： 1. ...
smo算法优化matlab代码-conj-svm-plus-mex:SMO风格SVM+求解器的mex接口
06-04
smo算法优化matlab代码conj-svm-plus-mex 在 LIBSVM 包之上开发的 SMO 风格 SVM+ 求解器的 mex 接口在 [1] 和 [2] 中，代码遵循与原始 LIBSVM mex 接口相同的结构。 原始代码文件夹中还提供了 Dmitry Pechyony 开发...
SVM_som.rar_SOM-SVM_SVM_SMO_smo_svm smo
09-24
支持向量机（Support ...总的来说，这个压缩包包含的资源可以帮助我们深入了解SVM的基本原理、SMO算法的实现以及它们在实际问题中的应用，对于学习和研究机器学习，尤其是SVM和相关优化技术，是非常有价值的资料。
支持向量机—合页损失函数
weixin_43327597的博客
02-19 832
合页损失函数 线性支持向量机之前我在别的博客中都已 支持向量机中最终将我们学习的问题转化为约束优化问题 但线性支持向量机学习还有另外一种解释，就是最小化以下目标函数： 对于“+”函数它的作用就很明显，若样本点（x,y)被正确分类则使其损失为0，若被错误分类，则损失为1-y(w.x+b),所以当我们最小化这个目标函数时，也可以达到得到的模型尽量将样本全部正确分类。且后面又有一个||w||2的惩罚项...
每天五分钟机器学习：支持向量机损失函数和互熵损失函数
huanfeng_AI的博客
11-27 758
本节课程我们讲学习两个常见的损失函数，一个是支持向量机损失，也叫做hinge loss，另外一个损失函数是互熵损失函数，它常常应用于softmax分类器中。
行人重识别——三元损失函数及其实现
weixin_38208912的博客
03-13 4350
什么是三元损失函数？ 三元损失函数是行人重识别里非常常见的一个损失函数，其目的就是相对于负样本xnx_nxn​拉近某一个样本xax_axa​和它的正样本xpx_pxp​的距离。 Ltri=max(∥xa−xp∥−∥xa−xn∥+margin,0)L_{tri}=max(∥x_a−x_p∥−∥x_a−x_n∥+margin,0)Ltri​=max(∥xa​−xp​∥−∥xa​−xn​∥+margin...
机器学习--SVM（支持向量机）标记点选择与损失函数
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wenqiwenqi123的博客
02-12 1万+
本篇文章介绍SVM如何选择标记点，以及引入核函数后的损失函数。若是还没理解核函数及高斯核函数的同学可以看看上一篇：http://blog.youkuaiyun.com/wenqiwenqi123/article/details/79313876 给定m个样本(x1,y1)、(x2,y2).....(xm,ym).最好的标记点选择就是把所有样本都当做标记点。将标记点记为l1、l2...
SVM 自定义函数 SMO 详细理解
unicorntatata的博客
05-01 1278
序列最小优化算法（Sequential Minimal Optimization, SMO）是一套训练SVM模型的算法，它能使SVM模型的训练来得更高效、快速和简单。它的核心在于迭代更新方程中的拉格朗日乘数，使得方程最小化，即超平面间隔最大化。终止迭代的条件为函数收敛或迭代次数以达到自定义的最高次数，此时方程已得到对应模型的最佳参数，生成模型。SMO的优势在于不需要QP（Quadratic Programming）分解器来求解，直接通过内循环启发式和外循环启发式分析求解即可，故不需要大量的空间来存储大矩阵。
机器学习中SVM的损失函数,向量积
TENapples的博客
11-11 2097
SVM即支持向量机（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（maximum-margin hyperplane)。 简介 SVM的损失函数 损失函数 SVM中的损失函数 ...
机器学习 - 损失函数和支持向量机SVM
jose_M的博客
05-14 945
本文主要对机器学习的损失函数进行介绍 回归 一般来说，回归问题的 loss function 取决于 residual y−y^y-\hat yy−y^​，说明我们比较关心预测值y^\hat yy^​与实际值yyy之间的绝对差距。但是如果我们比较关心预测值y^\hat yy^​是实际值yyy的几倍的时候，可以将yyy做 log transform，然后就可以回到我们熟悉的残差版本。 ...
cs231n笔记3—损失函数
kingsure001的博客
08-09 871
损失函数一 多类支持向量机损失二 Softmax分类器 损失函数 回到之前那张猫的图像分类例子，它有针对“猫”，“狗”，“船”三个类别的分数。我们看到例子中权重值非常差，因为猫分类的得分非常低（-96.8），而狗（437.9）和船（61.95）比较高。我们将使用损失函数（Loss Function）（有时也叫代价函数Cost Function或目标函数Objective）来衡量我们对结果的不满意程度。直观地讲，当评分函数输出结果与真实结果之间差异越大，损失函数输出越大，反之越小。 一 多类支持向量机损失 .
Python 机器学习 SVM算法的损失函数
weixin_42098295的博客
03-13 1593
SVM的损失函数目的在找到能够最大化边界间隔的最优超平面。最常用的SVM损失函数是合页损失（Hinge Loss）函数，为了避免过拟合，通常在损失函数中加入正则化项，最常见的是L2正则化，其目的是限制模型权重的大小，从而增加模型的泛化能力。梯度下降是一种优化算法，用于最小化SVM的损失函数。通过计算损失函数对于每个参数的梯度，梯度下降算法可以知道如何调整参数以减少损失。在每次迭代中，它都会根据梯度的方向和大小，更新权重和偏置，以此逐步逼近最小损失对应的参数值。
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