SVM（手推）

最新推荐文章于 2022-11-05 14:28:30 发布
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手推SVM

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从零开始手推SVM
润润哥的博客
11-03 664
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...
NLP基础：SVM手推
weixin_43639369的博客
12-24 364
NLP基础：SVM手推1. SVM的目标函数2. 拉格朗日乘子法和KKT条件3. Dual对偶形式的推导3.1 线性可分支持向量机的推导3.2 (非)线性支持向量机的推导4. Kernel Trick 1. SVM的目标函数 目标函数是最大化 Margin 根据约束条件分为Hard Constraints 和 Soft Constraints两种情况 Soft Constraints情况下可以转为为 Loss 形式（Hinge loss），可利用梯度下降等方式进行优化 2. 拉格朗日乘子法和KKT条件
手推SVM
Rain
03-11 757
SVM原理篇之手推SVM公式
qq_40605139的博客
07-12 988
支持向量机（SVM）的详细推导过程及注解（一）
书读的太少，想的太多
09-30 1828
支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition》这篇文章对拉格朗日条件极值问题的对偶变换都只是一笔带过，让很多人觉得很困惑。下面我将就SVM对线性可分的情况作详尽的推导。
＜机器学习＞ 手推SVM
thisiszdy的博客
08-19 534
SVM手推求解
qq_22498427的博客
03-23 455
看了 这个up主讲的白板推SVM，来总结一下。哇靠，刚刚又去看了一下up主之前发的视频，真的是大神。慢慢补完吧。毕竟拉格朗日乘子我都不明白是啥。 SVM 硬间隔 硬间隔 和软间隔的区别在于，硬间隔要求把N个样本点都准确的分到超平面两边。软间隔可以有被误分类的点。 1、svm定义 首先根据svm的定义（所有的“正类点”都被分到超平面 wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0上方，所有的“负类点”...
关于机器学习SVM中KKT条件的深入理解推导
吊车尾小队
11-05 1314
本文面向在寻找KKT条件相关推到文章的读者，且默认前面关于svm的松弛下的模型和smo算法推到都已经了解。如果没有或者需要温习，请参看，文章虽然是本科时期所写比较粗糙，但在本文发表前已经重做修改(虽然界面比较丑)，但耐心一定能看懂。若想要看视频的推导，也可以看我发现的宝藏up主，翻看里面的机器学习专栏。
手推SVM（一）-数学推导
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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
sift_kmeans_svm
01-17
利用sift++kmeans++svm实现场景分类、图像分类；python代码
手推板，逻辑回归，softmax
09-08
清晰版，自己手推，总结的，希望可以帮助别人
手推SVM算法(含SMO证明）
Heitao5200的博客
04-10 1927
函数间隔 γ^=y(wTx+b)=yf(x)\hat{\gamma}=y\left(w^{T} x+b\right)=y f(x)γ^​=y(wTx+b)=yf(x) 几何间隔 γ~=yγ^=γ^∥w∥=y(wTx+b)∥w∥\tilde{\gamma}=y \hat{\gamma}=\frac{\hat{\gamma}}{\|w\|} = \frac{y\left(w^{T} x+b\right...
手推SVM的KEY IDEAS
m0_37713821的博客
04-18 336
学习使我快乐 宿舍光线不好，导致拍的不咋滴。想自己学习一下的可以点击复制下面链接观看教学视频，或者点击文末的阅读原文。 https://www.aidaxue.com/course/courseDetail?id=199 ...
SVM
Allyli0022的专栏
10-28 1342
SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。        用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。        实际应用中，多数情况是特征维数非常高。如OCR中的汉字识别，提取8方向梯度直方图特征，归一化的字符被等分成8*8的网格，每
手撕SVM
小小小麦昆的博客
01-24 530
即便使用率已经不高了，但是面试时手推SVM依然是传统。 百度三面时就问了SVM所以还是要手撕 SVM三宝：间隔，对偶，和技巧 1.1 线性可分： 二维面上两类点可被直线完全分开（高维则是超平面） 1.2超平面,最大间隔超平面 wx+b=0 二维里就是a1 x1+a2x2+ b=0 两类样本分别在超平面两边 两侧距离超平面最近的样本点到超平面距离最大化 两侧距离超平面最近的样本点,就是支持向量 S...
SVM面试常考问题、必要的算法手推总结
Janice的博客
06-26 892
链接1：https://blog.youkuaiyun.com/szlcw1/article/details/52259668 链接2：https://blog.youkuaiyun.com/cppjava_/article/details/68060439 链接3：https://blog.youkuaiyun.com/liugan528/article/details/79448379 链接4：https://www.cnblo...
拼多多计算机视觉面试
最新发布
03-23
### 关于拼多多计算机视觉方向的面试经验 #### 自我介绍的重要性 在面试过程中，自我介绍是一个非常重要的环节。通过自我介绍，可以向面试官展示个人背景、技能以及对岗位的兴趣和热情[^1]。 #### 项目经验和思想的理解 对于简历中的每一个项目，候选人应深入理解其实现方法及其背后的思想。即使不涉及具体实现细节，也需要能够清晰阐述项目的整体思路和技术选型的原因。 #### SVM的手推过程 支持向量机(SVM)作为经典的机器学习算法之一，在面试中经常被提及。手推SVM的过程不仅考察了候选人的理论基础，还测试其对优化问题的理解能力。通常需要解释如何构建最大间隔分类器并解决对应的二次规划问题。 ```python from sklearn import svm # 创建一个简单的线性可分数据集 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] # 使用默认参数训练SVM模型 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X, y) # 输出预测结果 print(clf.predict([[2., 2.]])) ``` #### 最长上升子序列问题 此问题是动态规划的经典案例。解答该问题时需定义状态转移方程，并考虑时间复杂度的要求。以下是基于Python的一个简单实现： ```python def lengthOfLIS(nums): if not nums: return 0 dp = [] for i in range(len(nums)): dp.append(1) for j in range(i): if nums[i] > nums[j]: dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1) return max(dp) nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] print(lengthOfLIS(nums)) # Output should be 4 ``` #### AP指标的计算方式 平均精度(Average Precision, AP)用于评估目标检测系统的性能。它通过对不同阈值下的精确率(Precision)-召回率(Recall)进行积分得到PR曲线下方面积。虽然具体的编码可能不在考查范围内，但对其概念的理解至关重要[^4]。 #### 正则化技术的选择 当处理具有大量特征的数据集时，正则化可以帮助缓解过拟合现象。如果存在高度相关的变量，则推荐采用Lasso(L1)回归去除冗余特性；而对于大规模训练集合来说，Ridge(L2)可能是更好的选择以保持所有原始输入维度不变的同时抑制过度拟合倾向[^3]。 #### 双层全零初始化神经网络的行为分析 理论上讲，若初始状态下所有的权重均为零而偏置项非零的话，这样的前馈人工神经网路仍然具备一定的表达能力和学习潜力。然而由于梯度消失或者爆炸等问题的存在，实际操作中很少见到这种极端情况发生。
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