SVM的学习历程

最新推荐文章于 2023-06-16 17:08:55 发布
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#支持向量机

以 支持向量机通俗导论为主线进行学习。

条件极值、拉格朗日乘数法：高等数学第7版（下），同济大学出版社 P116

碰到的第一个问题：带有不等式约束的拉格朗日优化方法。

浅谈最优化问题的KKT条件 

约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件  

形象讲述了KKT条件的来由。

拉格朗日对偶


a可正可负，限制住h(x)必须为0，β≥0，这样必须有g(x)≤0，L函数才能取到最大值。用L函数可取到最大值来嵌入约束条件。max是a,b的函数，x看作常量。


最小二乘法的本质

正态分布的前世今生

SVM的来龙去脉（1）
qq_37705280的博客
04-06 1377
SVM的来历 SVM作为机器学习中的一大霸主（虽然今时不同往日），对机器学习领域产生了很大的影响。SVM的相关原理看的时间比较久，所以想记录一下，想说清楚这件事需要比较多的文字，所以文章比较长（分为几部分），我们先谈谈SVM的来历 1、Logistic回归 我们就先从logistic回归谈起，我们都知道线性回归是试图学得一个线性模型，以尽可能准确的预测实值输出标记。假如我们将线...
SVM发展及算法介绍
weixin_42846157的博客
06-13 1512
一、几个概念 二、SVM的发展 三、SVM的算法 四、SVM中DET及ROC曲线 参考 菜菜的scikit-learn课堂 — sklearn中的支持向量机SVM SVM：任意点到超平面的距离公式 深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件 学堂在线：数据挖掘：理论与算法，清华大学，袁博老师 11565 P-R、ROC、DET 曲线及 AP、AUC 指标全解析（上） ...
SVM 类库研究历程
帐前卒 专栏
11-17 3865
        开始接到SVM的研究任务，心里其实感觉svm是够难的。因为我大学在人脸识别项目中曾经研究过一段时间。但是因为不知道为何matlab中svm类库有点小问题，就被迫终止了研究。所以心里一直发憷。        当然这件事如果我不做，估计没有人去做。为了自己的信息检索大作业(文本分类)。还是要好好的努力下。        之后在google上搜索各种svm相关的代码和使用方法。（
SVM发展历史、现状、未来趋势
席八
12-19 1万+
SVM（support victor machine） 1、支持向量机发展历史 1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。起决定性作用的样本为支持向量 1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法 1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。 2、现状 理论改进： 模糊支持向量机 最小二乘支持向量机 加权支持向量机 主动学习的支持向量机 粗糙集与支持向量机的结合 基于决策树的支持向量机 分级聚类的支持向量机 参考 算法改进： 对SVM算法问题
SVM的发展和研究热点
大枫叶_HIT
02-11 4094
自从接触SVM就对其非常感兴趣，捣鼓了俩月也算略有小成，但是感觉对突破点还是比较困惑，回头再来看下其热点和发展，感觉思路清晰许多。 支持向量机的发展    自从90年代初经典SVM的提出，由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在机器学习领域受到了广泛的重视。其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。 理论上： 1．模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别
基于SVM的深度学习分类研究综述.pdf
08-18
支持向量机（SVM）是深度学习分类中研究的重要方向，本文主要对深度学习和SVM的结合进行综述。 深度学习的发展最早可追溯至1989年，LeCun等人提出了第一个真正意义上的深层网络——深度卷积神经网络。随后，2006年...
统计学习理论SLT与SVM：发展历程及核心思想
"该资源是浙江大学《人工智能引论》课程的课件，由徐从富博士编撰，主要探讨了统计学习理论(SLT)和支持向量机(SVM)的相关内容，包括它们的发展历程、基本概念、数学基础以及在机器学习中的地位和作用。课件强调了SLT...
初学者对于SVM的一点点学习心得
qq_42511528的博客
07-31 737
SVM的推导流程详解SVMSVM的发展历程Linear ClassifierLinear SVMSoft MarginKernel函数解决Nonlinear Classifier问题Kernel Trick 详解SVM SVM是由Vapnik和同事于1992年提出的一种分类算法（经典文章链接：********）。由于其优异的分类性能以及在解决线性和非线性问题中都具有的优秀效果，一经提出，就受到广泛欢迎，甚至作为机器学习领域的经典算法之一。作者在刚开始接触SVM时也是一头雾水，特别是看了很多推导SVM的博客，
SLT发展历程：理论与SVM在统计学习中的角色
与传统方法相比，SVM强调自动学习和内核技巧，避免了手动选择特征的繁琐过程。这使得SVM能够在高维度数据中找到最优决策边界，即使这些边界在原始特征空间可能非常复杂。因此，SLT的发展不仅推动了机器学习领域的...
人工神经网络-SVM-深度学习简介.ppt
最新发布
07-11
SVM（支持向量机）作为另一种机器学习方法，在处理分类和回归问题中表现出色。它旨在找到最优的决策边界，通过最大化类别间的边界来提高预测准确性。SVM的关键在于选择合适的核函数，从而将原始数据映射到更高维的...
SVM历史网站
xingdu_的博客
11-12 473
收藏一些网站，有时间总结一下 https://blog.youkuaiyun.com/u013709270/article/details/77619945 https://blog.youkuaiyun.com/datoubo/article/details/8578539 https://www.cnblogs.com/1994tj/p/11808281.html ...
SVM相关（基础）
weixin_44821319的博客
11-10 1072
概述 SVM是一种基于统计学习理论的有监督机器学习算法，是由模式识别中的广义肖像算法发展起来的分类器，泛化能力较强，适用于小数据样本集的预测。SVM诞生于1964年，在2004年达到鼎盛。SVM通过寻求结构风险最小化来最小化实际风险能够很好地解决非线性数据。支持向量机根据用途可分为支持向量回归机，支持向量分类机。支持向量机的核心思想是寻找一个最优超平面对样本点进行分类，使得到超平面最近样本的距离最大。 对于线性可分 对于线性可分问题，SVM需要找到满足分类要求的决策边界，决策变量构成的间隔边界上的正类和负类
【机器学习】十大算法之一 “SVM”
Code_and516的博客
06-16 4795
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习十大算法之一，是一种二分类模型。SVM将实例空间映射到一个高维空间，将空间进行线性划分，同时使得分类面到两端最近的数据点的距离（margin）最大化，因此SVM也被称为最大间隔分类器（Maximal Margin Classifier）。SVM是由Vapnik和Cortes于1995年提出的，是一种广泛应用的机器学习算法，具有很好的泛化能力和鲁棒性。SVM是一种非常有用的算法，它在分类和回归问题中都表现出色。
SVM知识整理
qq_25944641的博客
04-13 572
最近在学SVM，简单的整理下知识1.SVM发展历史1.1重要理论基础1----VC维理论60年代，Vapnik提出了VC维理论平面内只能找到3个点能被直线打散而不找到第4点简单的来说就是对于二维分类器，VC维是3，它不能处理异或问题，也就有结论 ：对于二维分类器，平面内只能找到3个点能被直线打散而找不到第4点参考：http://www.cnblogs.com/qqhfeng/archive/201...
强推！！！SVM讲的太好了
qq_40806289的博客
03-15 623
http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 记录下网址，SVM讲得通俗易懂
SVM（支持向量机）详解
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wqthaha的专栏
10-31 3万+
SVM 1、支持向量机发展历史 1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。起决定性作用的样本为支持向量 1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法 1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。 通俗来讲，SVM是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，
【机器学习算法2】——SVM
Mr_pan
04-21 1107
1、SVM概述SVM的发展过程： 1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方 法。起决定性作用的样本为支持向量；  1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法；  1992年，Vapnik等人开始对支持向量机进行研究；  1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。 通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间
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