吴恩达机器学习SVM

最新推荐文章于 2025-03-22 17:12:06 发布
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分类专栏： 笔记 SVM 吴恩达机器学习
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本文介绍了核函数在机器学习中的作用，特别是高斯核函数在支持向量机（SVM）中的应用。通过高斯核函数，模型能够构造新的特征，实现非线性决策边界。讨论了如何选择合适的核函数参数，以及在不同数据规模下，如特征数n和训练样本数m的关系，选择逻辑回归、线性SVM或高斯核SVM的指导原则。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

核函数  

为了获得上图所示的判定边界，我们的模型可能是 

我们可以用一系列的新的特征 f 来替换模型中的每一项。例如令

得到 hθ(x)=f1+f2+..

最低0.47元/天 解锁文章
林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、...
吴恩达机器学习代码.zip
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随着统计学的发展，统计学习在机器学习中占据了重要地位，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的提出和发展，使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪，深度学习成为机器学习领域的...
Machine Learning（吴恩达＜四＞SVM）
qq_54809548的博客
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目录 支持向量机(SVM) 优化目标 直观上对"大间隔"的理解 *大间隔分类器的数学原理 向量内积的性质 理解SVM 中的优化目标函数 核函数1 非线性分界线 高斯核函数 例子 核函数2 怎样选取标记点？ 如何使用简单的SVM 怎么选择参数C(1/λ)与？ 使用SVM 实现核函数 输出多类别分类的判定边界 逻辑回归vsSVM 高斯内核的SVM应用ex6 线性SVM--数据1 非线性数据2 数据集3 ​使用SVM来构建垃圾邮件过滤器 支持向量......
支持向量机（SVM）
最新发布
m0_62410190的博客
03-22 843
核函数的选择通常取决于数据的特点和问题的性质。设原始空间中的向量为x和z，核函数K(x,z)满足K(x,z)=⟨ϕ(x),ϕ(z)⟩，其中ϕ(x)是将x映射到高维空间的函数，⟨⋅,⋅⟩表示高维空间中的内积。）中的关键概念，它的主要作用是将低维空间中的数据映射到高维空间，使得原本在低维空间中线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分，从而可以使用线性分类器进行分类。在小样本数据集上也能有较好的表现，它关注的是支持向量，即对分类起关键作用的少数样本点，而不是整个数据集，所以在样本量有限时也能构建有效的模型。
[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机6SVM总结
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
09-08 364
12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 12.6SVM总结 推荐使用成熟的软件包 用以解决 SVM 最优化问题的软件很复杂，且已经有研究者做了很多年数值优化。因此强烈建议使用高优化软件库中的一个，而不是尝试自己落实一些框架。有许多好的软件库，NG用得最多的两个是 liblinear 和 libsvm 归一化处理 Note 无论使用使用何...
吴恩达《机器学习》——SVM支持向量机
Ace2NoU的博客
01-07 1001
介绍SVM数学原理和大边界分类，介绍高斯核SVM原理，查看不同正则化参数的影响，实现网格搜索最佳参数。
【吴恩达机器学习】第七周课程精简笔记——支持向量机SVM
STAR GAME
02-22 1232
Support Vector Machines 1. Large Margin Classification （1）Optimization Objective（优化目标） SVM相比于Logistic Regression 有着计算上的优势，并使接下来的优化问题变的更加简单、更容易解决。 在SVM中，我们不再用λ\lambdaλ去控制B，而是用参数CCC来控制A，使 CA+BCA+BCA+B 整体达到最小。 支持向量机并不会输出一个概率，而是通过一个优化函数得到一个参数，然后使用这个参数来直接预测
吴恩达机器学习讲义.zip
08-10
这份名为“吴恩达机器学习讲义.zip”的压缩包文件包含了他在机器学习课程中的讲义，这是一份珍贵的学习资源，涵盖了机器学习的基础到高级主题。 1. **Lecture1.pdf** - 通常会介绍机器学习的基本概念和分类，包括...
吴恩达机器学习的习题答案
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《吴恩达机器学习课程习题答案解析》 吴恩达教授的机器学习课程是全球范围内最受欢迎的在线教育课程之一，其深入浅出的教学方式深受广大学习者喜爱。本资源包含的是该课程配套的习题解答，对于正在学习或者已经完成...
吴恩达教授SVM讲义中英文版
03-28
资源中只有支持向量机部分的英文讲义以及笔者翻译的中文讲义。 切记：中文讲义需要使用Microsoft word 打开，如果使用WPS打开，数学公式无法查看。
吴恩达-机器学习(7)-SVM
u014351944的博客
09-13 329
Large Margin Classification Optimization objective 在逻辑回归中，z对应的h(θ)h(θ)h(\theta)的值 在支持向量机中，把log函数换为图中蓝色线所代表的cost函数 支持向量机中的代价函数 Large Margin Intuition 假设C=100000，我们就希望蓝色款中的式子等于0 当y=1时为了...
吴恩达机器学习系列课程笔记——第十二章：支持向量机(Support Vector Machines)
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【吴恩达】机器学习课后作业ex6-SVM支持向量机和高斯内核（Python）
calmdownn的博客
10-14 1373
此次作业共可分为4个部分，前三个部分是利用支持向量机和高斯来对数据集进行分类，类似前几章的逻辑回归，第四部分是对垃圾邮件进行分类，理论什么的可以看看大神的笔记，讲的比较细致，数据集分别是ex6data(1-3),spainTest,spainTrain这次需要用到pandas中的pd.DataFrame()的方法，将数据集整合到一起并且准确找出特征值，sklearn工具包中包括了许多高级算法，支持向量机与高斯就在其中 2.提取数据 这里提取出数据并查看了X，y的维度，这里将X，y整合到一起，对X的特征
第07周：吴恩达 Andrew Ng 机器学习
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支持向量机(Support Vector Machines)
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吴恩达机器学习第六次作业Part1： 直观认识SVM
GaoJieVery6
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0.综述      直观认识SVM。 1.Loading and Visualizing Data      这是脚本 %% =============== Part 1: Loading and Visualizing Data ================ % We start the exercise by first loading and visualizing the ...
吴恩达机器学习第五道编程题SVM
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