SVM对偶形式

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#数据结构与算法

dual svm 对偶SVM

linear SVM 可以用二次规划方法解

xn通过非线性转换变成zn 

SVM配合非线性特征转换

透过large-margin降低模型复杂度

透过特征转换得到弯弯曲曲的边界

无限维度有没有可能

挺复杂的数学问题，有些问题略过，就好像hoeffding不等式

 

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SVM对偶问题
Sodas的博客
02-18 1254
𝛤(𝜇，𝜆)为拉格朗日函数𝐿(𝑤,𝑏,𝛼)关于 𝑥 的下确界。⑤𝑠𝑢𝑝{𝑥∈ℝ| 0＜𝑥＜10}=10：集合 {𝑥∈ℝ| 0＜𝑥＜10} 的上确界是 10，因为 10 是大于集合中所有元素的最小值，但 10 不在集合中。②𝑖𝑛𝑓{𝑥∈ℝ| 0＜ 𝑥＜10}=0：集合 {𝑥∈ℝ|0＜𝑥＜10} 的下确界是 0，因为 0 是小于集合中所有元素的最大值，但 0 不在集合中。PS2-4：这里的"∇𝑥"就是对变量x的梯度，其实就是对x求导，其中不等式的约束的乘子必须是大于
从SVM中的对偶问题讲起
June
05-16 1239
在学习SVM时，讲到后面的求解过程时提到了对偶问题，那么什么是对偶问题呢，我们以二维空间为例进行简要的说明。 我们知道，对于线性可分的支持向量机来说，其求解目标就是： 也就是在正确分类的条件下（在这里假设了SVM是在做二分类，label是+1和-1，这也就是s.t.语句）取最小时，和b的值。 其实这个就是带有不等式约束的优化问题。既然有带不等式约束的优化问题，那么一定也有带等式约束的优化问题和没有约束条件的优化问题。 无约束条件下的优化问题【零梯度条件】 举例来讲，这就是高中数学中简单的求..
机器学习 svm 公式由来和对偶问题
m0_37192554的博客
04-08 260
svm 公式的由来 是数学上的法向量和平面的距离。http://www.pianshen.com/article/1537142731/ svm 转化的对偶问题
机器学习：SVM算法的对偶形式
weixin_40759186的博客
01-02 1899
文章目录楔子广义拉格朗日函数原问题和对偶问题 楔子 广义拉格朗日函数 问题： 转化为无约束的拉格朗日形式： 原问题和对偶问题 primal problem opt (原始问题最优化（极小值）): dual problem opt (对偶问题最优化（极大值）): ...
机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式
wang_buaa的博客
09-05 986
2 SVM的对偶形式 1、上次学习过 上一节课我们说过，使用SVM得到large-margin，减少了有效的VC Dimension，限制了模型复杂度；另一方面，使用特征转换，目的是让模型更 复杂，减小Ein。所以说，非线性SVM是把这两者目的结合起来，平衡这两者 的关系。那么，特征转换下，求解QP问题在z域中的维度设为d~+1，如果 模型越复杂，则d~+1越大，相应求解这个QP问题也变得...
【统计学习方法-李航-笔记总结】二、感知机（感知机的原始形式与对偶形式）
zl3090的博客
09-14 1923
本文是李航老师《统计学习方法》第二章的笔记，欢迎大佬巨佬们交流。 主要包括以下几部分： 1. 感知机模型 2. 感知机策略 3. 感知机算法   1. 感知机模型     感知机是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1两个值。感知机旨在求出将训练数据进行线性划分的超平面，为此利用基于误分类的损失函数，利用梯度下降对其极小化，求得感知机模型。 定...
SVM学习笔记-对偶形式的SVM
XuShuai
08-12 8355
Roadmap 上一篇笔记讲述了一个模型：线性支撑向量机。其目的是要找一个比较“胖”的分割线或者叫分割超平面，因为这些比较“胖”的hyperplane对于测量误差是比较robust的。并且使用二次规划方法来解决这样的问题。 这篇将要讲述的是将这个模型转化为另一种形式，以使得该模型可以更容易的延伸到其他不同的各种各样的应用当中去。 Non-Linear Support Vector Mac
【Gurobi】SVM 对偶形式的推导，以及 Gurobi 求解对偶形式 SVM
x66ccff
07-19 1335
SVM 对偶形式的推导，以及利用 Gurobi 求解 SVM 对偶形式
机器学习——SVM(2 对偶形式SVM)
daocaoren_的博客
07-24 916
为什么有对偶形式的SVM？ 当引入了特征转换之后，原有的SVM问题具有d~+1\tilde d + 1d~+1个变量，N个约束条件，但这里的d~+1\tilde d + 1d~+1是非常大的，需要优化非常多的参数变量，这造成了计算上的复杂性，那么这里的对偶形式的SVM就是为了移除对d~\tilde dd~的依赖。 实际上，SVM的对偶形式并没有真正的移除对d~\tilde dd~的依赖(后面的Ke...
SVM对偶形式：最大化分类间隔与极小化参数优化
在数学表达上，给定一组训练样本{(x_i, y_i)}，其中x_i是特征向量，y_i是对应类别，SVM的目标函数可以通过对偶形式来表述： 1. 首先，原始的优化问题是最大化分类间隔，这在对偶形式下转换为求解一个最小化问题，即...
机器学习之Dual SVM对偶支持向量机基本原理详解PPT
06-19
此外，对偶形式还揭示了SVM的一些核心特性，比如支持向量的作用以及如何通过核方法处理非线性问题。通过对这些问题的深入理解，我们可以更好地设计和调整SVM模型，以适应各种复杂的机器学习任务。
SVM-支持向量机学习（2）：线性可分SVM的对偶型
鸟恋旧林的博客
08-31 1345
1. 从原始问题到对偶问题上节整整讨论了两遍（周、李老师），就是为了引出SVM是怎么来的？要解决的问题是什么？如何数学化表达？得到下面的数学问题：这就是SVM的基本型。该问题也称为原始问题。对该问题应用拉格朗日乘子法，通过将原始问题转化为求解对偶问题（dual problem）来得到最优解。即可得到线性可分SVM的对偶问题。为何要引入对偶问题？其优点在于： 对偶问题更易求解：只需要求解乘子 α\al
leetcode380：RandomizedSet - O(1)时间插入删除和获取随机元素（数组+哈希表的巧妙结合）
lyh2004_08的博客
09-11 736
本文介绍了如何设计一个支持O(1)时间插入、删除和获取随机元素的数据结构。关键在于巧妙结合数组和哈希表的优势：数组提供O(1)随机访问，哈希表实现O(1)查找。核心技巧是删除操作时采用"末尾替换法"，将被删除元素与数组末尾交换后删除，避免移动元素。文章详细分析了算法原理、代码实现、复杂度以及边界条件，并探讨了允许重复元素的变种问题。该方案体现了组合数据结构和空间换时间的设计思想，完美满足了题目要求的所有O(1)操作。
【算法--链表】147.对链表进行插入排序--通俗讲解
最新发布
沐怡旸的专栏
09-12 548
使用一个虚拟头节点来简化操作，维护一个已排序的链表部分，然后逐个取出未排序的节点，在已排序部分中找到合适的插入位置并插入。 这就像我们打扑克牌时，一张一张地拿牌，然后把每张牌插入到手中已排序牌的正确位置
【C++】list 容器操作
C语言、数据结构、单片机、嵌入式实时操作系统、C++ 学习路径记录
09-09 464
文章摘要：本文介绍了C++中list容器的特性与应用。list作为vector的补充，解决了vector在头部/中部插入删除效率低（O(N)）和扩容代价大的问题，具有O(1)时间复杂度的插入删除优势，但牺牲了随机访问能力。文章详细讲解了list的四种迭代器（正向/反向/const/双向）、常用操作（头尾插删、任意位置操作）、排序方法（不推荐使用），以及迭代器失效问题和解决方案。最后通过对比vector和list的迭代器实现原理，解释了list采用节点指针封装实现迭代器自增操作的机制。
LeetCode 1658. 将x减到0的最小操作数
qq_57349657的博客
09-11 437
不定长滑动窗口：将x减到0的最小操作数
每日算法刷题Day67:9.9:leetcode bfs10道题，用时2h30min
2301_80044595的博客
09-09 850
2.与[[十.图论算法-基础遍历#3. 1162. 地图分析(中等,学习)]]一模一样，找每个1到各自最近的0的最短距离，即多源最短路径距离，所以将所有0入队列，向四周扩散，告诉1已经扩散的层数，即距离。所以要反过来，将所有满足条件的点当做多个源点，向外扩散，从而告诉待求点当前扩散的层数，即最短距离。，是Dijkstra算法，但因为边权只有0和1，所以用0-1BFS来优化Dijkstra，双端队列队首入0，队尾入1，保证每次队首都是边权(代价)最小的。的视频包含所有你好友的好友观看过的视频，以此类推。
【无标题】
Leeyy
09-10 695
过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
Python 数据分析：从新手到高手的“摸鱼”指南
2401_84552999的博客
09-12 710
Python数据分析入门指南：从基础到实战 本文介绍了Python数据分析的基础知识和实用技巧。主要内容包括：1) Python数据分析的优势，如简洁语法和强大库支持；2) 核心工具链安装配置；3) 数据处理"三板斧"：数据读取、清洗和转换；4) 数据分析核心技巧如统计描述、可视化展示；5) 电商数据实战案例；6) 机器学习入门指引。通过Pandas、Matplotlib等工具的实际应用演示，帮助读者快速掌握数据分析基本流程，并为进阶学习打下基础。文章语言通俗易懂，适合数据分析初学者入门
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