【机器学习杂货铺】——手推SVM

最新推荐文章于 2025-05-30 08:15:00 发布
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#机器学习 #svm

博客聚焦于机器学习领域，主要内容是手动推导支持向量机（SVM），涉及机器学习的相关知识和SVM的具体推导过程，为理解机器学习算法提供了详细思路。

【机器学习杂货铺】——手推SVM

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手推SVM（一）-数学推导
多元思考力
12-05 1万+
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
【机器学习】手推EM算法
haolexiao的专栏
03-11 4201
Andrew Wu那门《机器学习》真的是太好了，每次看都有不少新收获，今天打算重新回顾一下EM算法来着，结果看李航的《统计学习方法》发现之前的理解有不少错误，又重新开始研究，结果都不是很明白，看Andrew Wu的视频，顿时就明白了。大牛果然是大牛。 EM算法是一个非常经典的非监督学习算法。 一般手推EM算法，需要先说琴生不等式【Jensen不等式】琴生不等式如果一个函数是凸函数：f(x⃗ )f(
从零开始手推SVM
润润哥的博客
11-03 707
文章目录问题的引入"好"直线的定义点到超平面的欧氏距离计算简化对偶的引入与推导无约束最优化问题的极小点条件拉格朗日函数求出SVM问题的拉格朗日函数，并证明合法性讨论拉格朗日函数的对偶SVM的拉格朗日强对偶描述为什么叫支持向量机？使用QP标准库求解对偶问题讨论核函数技巧多项式核函数高斯核函数与泰勒展开Mercer定理与构造核函数软间隔支持向量机提高稠密矩阵运算效率序列最小最优化算法两个变量的选择b的...
手推SVM
丝萝愿为乔木的博客
04-22 1364
1 线性分类 1.1 线性可分支持向量机 定义：给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化学习得到的分隔面为： ① wx+b=0wx+b=0 则对应的分类决策函数为f(x)=sign(wx+b)f(x)=sign(wx+b)，称为线性可分支持向量机。 如下图所示，（我们假设，分隔面上方的红色样本表示正样本，分隔面下方的蓝色样本为负样本）： 对于任何样本x，中间红色的的分隔面为
python机器学习入门案例——基于SVM分类器的鸢尾花分类（附完整代码）
12-21
在本文中，我们将探讨Python机器学习的一个入门案例，特别是如何使用支持向量机（SVM）分类器对鸢尾花数据集进行分类。这个案例涵盖了数据预处理、模型构建、训练以及性能评估。 首先，鸢尾花数据集是机器学习领域...
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OpenCV机器学习——支持向量机SVM
01-27
OpenCV中集成了多种机器学习算法供我们方便使用，如果我们要训练数据进行分类，不用自己写分类器，只需要调用相应的库和类即可轻松实现。本文重点不在于介绍机器学习原理及数学推导，着重介绍OpenCV中的机器学习相关...
精选资源
机器学习——支持向量机SVM算法完整实战源码
05-16
基于Python和sklearn机器学习库实现的支持向量机算法使用的实战案例。 使用jupyter notebook环境开发。 支持向量机：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据...
机器学习知识图谱——支持向量机算法（SVM）
最新发布
moton2017的博客
05-30 1442
支持向量机是一种强大的监督学习算法，可用于分类和回归问题，尤其擅长处理小样本、高维度、非线性问题。
＜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
04-14 211
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...
手推 SVM（Support Vector Machine）Hard margin
TANGerrr的博客
11-29 255
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。
手推SVM 支持向量机的简易推导和理解
小鹅鹅的博客
01-29 6238
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...
机器学习算法——手推公式
weixin_39586997的博客
08-09 743
1.LR
机器学习面试之有必要手推SVM
Mr_HHH的博客
01-18 2484
SVM的数学问题求解上篇文章中，我们将SVM转化成了如下的最优化问题：svms.t.svm2这里，我们再做一个小小的转化，将求最大值转化成求最小值，因为总的来说，我们对求最小值的问题更加熟悉一点，转化后是这个样子：svm标准数学形式这个问题的求解，数学家们已经给出了完美的办法。就是拉格朗日对偶法,但是要彻底讲清楚这个方法涉及到很多数学知识，如果粗略讲讲，忽略那些数学知识，就容易造成理解上的困惑。所
手推SVM理论篇
qq_30339595的博客
02-01 301
手推SVM---硬间隔
YANGJINCHAHAHA的博客
08-20 297
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