SVM数学基础推导

最新推荐文章于 2022-10-10 18:58:41 发布
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博客聚焦于SVM（支持向量机）的数学基础推导，在信息技术领域，支持向量机是重要的有监督学习算法，其数学推导对理解和应用该算法至关重要。

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解
qq_41687938的博客
12-31 2958
关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解，这两天自己在网上看了看资料，结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理，把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述，再加上前辈们也整理的很好，所以啰嗦了很长很长。但也算是很详细了。 一、SVM简介 1 SVM的引入 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小
svm 算法详解与推导
weixin_45232469的博客
08-22 1812
前言 由于纸质笔记又臭又长（SVM这篇长达六张纸），可能字太难看完全没欲望于是把一些笔记整理到网上（有些公式太多可能直接上纸质照片），方便翻阅。 主要有这么个部分： 函数间距、几何间距、软间距定义与区别。 SVM推导、拉格朗日乘子法、KKT条件、对偶问题 非线性决策边界和核函数 SMO算法详解 ...
SVM理论
热门推荐
heavendai的专栏
11-15 1万+
SVM入门（一）至（三）Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅. （一）SVM的简介 支持向量机(Support Vector  Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方
SVM数学原理推导
weixin_30633405的博客
08-17 198
//2019.08.17 #支撑向量机SVM(Support Vector Machine)1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、支撑向量机SVM有两种：Hard Margin SVM和Soft Margin SVM，对于第一种严格的支...
SVM的数学原理
wolfcsharp的博客
05-13 3098
SVM的数学原理前言线性分类器可分离的case原始优化问题 前言 看了大概10天的SVM，本来计划着自己从零到有写一篇对SVM的数学原理的理解，草稿写了一半发现自己对其内部本质认识的并不透彻，还需要时间修炼。 我发现Foundations of machine learning(Second Edition)中第五章有关SVM的部分讲的很好，这篇博客致力于将其用最简洁的中文讲述出来。 线性分类器 ...
SVM相关的推导
wjlwangluo的博客
12-19 1028
转自：http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837 前言     动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接)，但在描述数
手动推导SVM
深圳湾刘能的博客
03-11 1574
SVM支持向量机作为一种常用的分类器可以说是应用非常广泛的，我们直接进入正题，来手动推导SVM，让大家一起加深SVM的算法流程。首先SVM的意义就是在空间中找到一个超平面，把空点中的两个线性可分的点集完全分开，我们把这个超平面定义成w⋅xi+b=0w \cdot {x_i} + b = 0w⋅xi​+b=0，其中www是一个n维的向量xi{x_i}xi​表示空间中的点。与此同时，我们不仅需要用超平...
SVM数学基础的学习
weixin_42071277的博客
06-13 521
今天，使用《统计学习方法》来简单学习一下SVM的数学基础，为了编写第一个行人识别的程序做基础1、
数学基础（四）：支持向量机SVM数学推导（硬间隔，软间隔，核函数）
拙能胜巧
07-09 2282
数学基础系列博客是自己在学习了稀牛学院&网易云课堂联合举办的《人工智能数学基础》微专业后的课程笔记总结。怀着对授课讲师Jason博士无限的敬佩与感激之情，我在完整听了两遍课程之后，对这门进行了笔记整理。Jason博士用深入浅出的方式把数学知识真的是讲透彻了，我的笔记显然无法完整传达Jason博士的精彩授课内容，在此非常推荐每一个打算进入或了解AI的同学去学习这门课程！ 一：机器学习中的两类...
SVM支持向量机超详细数学推导过程
锅巴
04-01 6172
SVM有三宝：间隔、对偶、核技巧（核函数） 三个不同的分类算法：hard-margin SVM、soft-margin SVM、Kenel SVM SVM起初用来解决二分类问题
SublimeText3自动补全python提示
make_progress的博客
09-21 1万+
1、SublimeText3下载地址 https://www.sublimetext.com/3 2、安装SublimeText3 3、安装SublimeCodeIntel (1)打开SublimeText3;(2)按快捷键“ctrl+p”，或者“Preferences->Package control”输入“Package Control: InstallPackage”;（3）输入“...
Python读取MIT-BIH数据中心电信号
make_progress的博客
11-04 8880
1、MIT-BIH心律异常数据库 MIT-BIH心律异常数据库是公认标准的心电图数据库，wfdb包可以解析出心电图数据，本文使用Python对心电数据进行了解析，并写出了自己的理解，请批评指正。也可以从github上下载作者写的工程github地址：https://github.com/MasonYyp/wfdb_ecg， 2、部分源代码 # 说明：不同版本的wfdb包，读取心电信号的方法可...
多元线性回归拟合公式
make_progress的博客
10-31 8694
安装和使用nltk
make_progress的博客
05-17 4764
1 安装nltk pip install nltk 2 离线安装数据集 在下载受到网络和网速的限制，无法在线安装。 （1）下载nltk_data包 github下载地址：https://github.com/nltk/nltk_data/tree/gh-pages 解压后，将nltk_data中的package重命名为nltk_data，nltk_data数据组成文件如下： chunkers grammars misc sentiment taggers corpora help model
sklearn中提取模型的权重和分割测试集与训练集
make_progress的博客
08-21 3740
1、获得权重 1）查看模型训练数据集的特征权重，利于分析模型对特征的偏好、调整模型参数、分析数据很重要。 2）例子如下： import xgboost as xgb def load_model(X_train, X_test, y_train, y_test): params = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'm...
python生成whl包
make_progress的博客
08-24 3565
1 在工程目录下建立setup.py 官方文档，请参见 https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/setuptools.html from setuptools import find_packages, setup setup( name='jieba_test', version='1.0.0', author="Mason", description="jieba test", packages=find_p...
Python安装PaddleOCR
make_progress的博客
10-10 3356
Python安装PaddleOCR
python中线性规划问题
make_progress的博客
08-23 3346
1、python中的scipy中提供了线性规划模块 1）模块导入 from scipy import optimize optimize.linprog 2）模块特点说明 需要注意的是这个模块只能找到线性规划的最小值，因此，如果约束条件的不等式（变量除外）中含有“大于等于”的需要修改为“小于等于”，例如：x+y>=5，转换为-x-y<=-5； 最大化max_z=x+y，转换为最小化m...
Gensim中Doc2Vec方法简介
make_progress的博客
09-03 3205
Doc2Vec主要作用是将文章转化为词向量，支持大批量的数据训练，如果遇到多个较大的数据文件，不能全部加装到内存中，可以使用下面的方法，自己封装TaggedDocument。 如果数据量较小，且只有1个数据文件，可以使用doc2vec.TaggedLineDocument，注意，数据文件一行对应一篇文章，并且词必须以空格隔开。 1 TaggedLineDocument训练小数据 # 设置迭代器 tagged_line = TaggedLineDocument("F:\\my_data\\t...
最优化对偶问题的数学推导与SVM应用解析
首先，从数学基础出发，最优化问题通常表示为最小化目标函数 $ f_0(x) $，满足一系列等式和不等式约束： $$ \begin{aligned} & \min_x \quad f_0(x) \\ & \text{s.t.} \quad f_i(x) \leq 0, \quad i=1,\dots,m \\ &...
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