西瓜书读书笔记之支持向量机

最新推荐文章于 2024-12-01 08:30:00 发布
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本次分享中，作者通过制作思维导图来梳理知识点，发现这种方法相较于神经网络的学习更为清晰简洁。但同时也指出，在理解核线性判别分析方面仍存在困惑，计划后续深入研究。

这次做思维导图省去了不少细节，感觉比神经网络那张要清爽不少，显得简明扼要。

核线性判别分析这里不是特别明白，需要回头看。

 

西瓜书--第六章.支持向量机（SVM）
weixin_64215932的博客
03-30 2799
目录 目录 一、硬间隔与支持向量 1、线性可分支持向量机 2、函数间隔与几何间隔 样本点与超平面是保持着一定函数距离的，通过超平面方程和函数距离，以计算其距离，得到两条边界函数wx+b=1和wx+b=-1进而分类。 函数间隔： 几何间隔： 3、间隔最大化 二、对偶问题 拉格朗日乘子法： 三、核函数 1、线性不可分 2、核函数 四、软间隔与正则化 软间隔（含线性支持向量机）： 五、支持向量回归 六、核方法 1、核方法 2、非线性支持向量机 目录 支持向量机是一类按
机器学习（西瓜书）第六章 支持向量机（SVM）
最新发布
在猴站学算法
09-14 1087
本文介绍了支持向量机(SVM)的核心概念和应用。首先阐述了二分类问题中寻找最优划分超平面的原理，通过最大化间隔来提高模型的鲁棒性。其次解释了使用拉格朗日乘子法将原始问题转化为对偶问题的过程，并指出最终模型仅与支持向量有关。针对非线性可分问题，引入了核函数方法将样本映射到高维特征空间。接着讨论了软间隔概念和正则化技术，以处理存在噪声或异常点的现实数据。最后简要介绍了支持向量回归(SVR)和核方法的应用。全文系统地呈现了SVM的数学原理和实际应用策略，包括间隔最大化、核技巧、软间隔和正则化等关键技术。
西瓜书 - 支持向量机
shawn_shao的博客
10-22 381
间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),,,,(xm,ym)},yi∈){−1,+1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),,,,(x_m,y_m)\}, y_i\in)\{-1,+1\}D={(x1​,y1​),(x2​,y2​),,,,(xm​,ym​)},yi​∈){−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面,将不同...
西瓜书——支持向量机
Ryangfeng
11-04 583
西瓜书——支持向量机(SVM) 一、SVM简介 核心思想：利用某些支持向量机所构成的“超平面”(即分割平面)，利用“超平面”将样本点切割开来 是一种有监督的机器学习，二分类问题 特点： 可用于分类和预测，但不适合大样本的分类或预测 支持向量机是针对二分类任务设计的，对多分类任务要进行专门的推广 对于低维不可分的空间转换为高维的线性可分空间（升维） 对样本缺失非常敏感 二、间隔与支持向量 在样本空间中，划分超平面为 样本空间任意点到超平面的距离 支持向量：离这个超平面最近的点
西瓜书理解之支持向量机
weixin_38410551的博客
03-04 375
西瓜书6.1节的理解。 6.1节描述的问题是线性可分的问题，如果用支持向量机来解决，只需要最大化分类间隔即可，分类间隔仅与离超平面距离为1的点有关系，这些点的向量称之为支持向量机，分类间隔越大，分类效果越好。 重要概念理解： 超平面：可以理解为一维空间中的点，二维空间中的线，三维空间中的平面的扩展，分类的决策边界。 支持向量：离分割超平面最近的那些点 向量到超平面距离公式的推导。 分类...
西瓜书第六章——支持向量机
qq_42929168的博客
12-02 1750
西瓜书第六章——支持向量机前言一、间隔与支持向量1.1、算法原理1.2、超平面1.3、几何间隔1.4、支持向量机1.4.1、模型1.4.2、策略二、对偶问题2.1、凸优化问题2.2、拉格朗日对偶问题2.3、拉格朗日对偶代入主问题三、软间隔与支持向量回归3.1、软间隔3.2、支持向量回归总结 前言 假设这里有一个包含两类的样本数据集 D（该数据集是线性可分的），那么这种简单的二分类问题，我们最基本的的思想就是找一个超平面将数据集划分好，即如上图所示；但是会有多个可行的超平面，我们应该选哪一个呢？这就是支
机器学习西瓜书读书笔记
01-19
3. Support Vector Machine（支持向量机）：支持向量机是一种常见的机器学习算法，能够将高维空间中的数据映射到低维空间中，并进行分类和回归。 4. K-Means（K-均值）：K-均值是一种常见的机器学习算法，能够对高维...
西瓜书《机器学习》读书笔记-第6章 支持向量机(Support Vector Machine)
xuzhengzhe的博客
07-19 630
写在前面 开始挖新坑学习一下《机器学习》. 主要是看浙江大学胡浩基老师的网课，结合周志华老师的西瓜书来学. 为了理清思路和推公式就敲了这样一个读书笔记. 这份笔记主要用途还是用来自己复习回顾. 当然如果对大家有帮助那就更好了hhh 第6章 支持向量机(Support Vector Machine) · 提出者：Vladimir N. Vapnik\text{Vladimir N. Vapnik}Vladimir N. Vapnik. · 在样本数量较小时，效果较.
《机器学习》周志华读书笔记（六）支持向量机
南梦倾寒的博客
09-08 432
本文的宗旨：简单！清楚！ 六、支持向量机 6.1间隔与支持向量 找出最好的划分方法，我们需要找出一个平面，使的值最大，这就是SVM想要做的事情！ 当我们求出下面两个公式！ “s.t.”，指 subject to，受限制于...。 6.2对偶问题 SVM基本型是一个带约束的凸二次规划（convex quadratic programming）问题（凸问题就意味着必定能求到全局最优...
《机器学习》西瓜书读书笔记
BaldStrong's Log Cabin
08-19 578
数学公式 Ⅱ(⋅)是指示函数,若⋅为真则取1,否则取0Ⅱ(·)是指示函数,若·为真则取1,否则取0Ⅱ(⋅)是指示函数,若⋅为真则取1,否则取0 #第一章：绪论 数据集→示例(instance)/样本(sample)→属性(attribute)/特征(feature)                   ↓ 一个属性为一维，n个属性构成n维属性空间/样本空间/输入空间，空间中每个点对应一个坐标向量，...
西瓜书第六章（支持向量机）
oisflo的博客
12-01 2474
SVM通过寻找最大间隔超平面来区分不同类别的数据点，这种方法不仅提高了模型的鲁棒性，还有效减少了过拟合的风险。对于线性不可分软间隔（Soft Margin），允许一定程度的误分类以提升泛化能力；核技巧（Kernel Trick），通过将数据映射到高维空间使其线性可分，从而处理复杂的非线性问题。很好的数学基础最大化间隔通过寻找最大间隔超平面，SVM提高了模型的鲁棒性和泛化能力，减少了过拟合的风险。使用线性的方法解决线性不可分问题：允许一定程度的误分类，以获得更好的泛化性能。
西瓜书--第六章支持向量机
weixin_40911578的博客
06-02 315
SVM支持向量机
西瓜书笔记（第六章 支持向量机）
weixin_43998014的博客
01-27 897
西瓜书笔记（第六章 支持向量机） 6.1 间隔与支持向量 直观上看，应该去找位于两类训练样本“正中间”的划分超平面，即图6.1中红色的那个，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的“容忍”性最好.例如，由于训练集的局限性或噪声的因素，训练集外的样本可能比图6.1中的训练样本更接近两个类的分隔界，这将使许多划分超平面出现错误，而红色的超平面受影响最小，换言之，这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见示例的泛化能力最强。 6.2 对偶问题 6.3 核函数 在本章前面的讨论中，我们假设训练样本是
西瓜书学习笔记——第六章：支持向量机
Andrewings
05-30 4502
西瓜书学习笔记——第六章：支持向量机6. 本章简介6.1 间隔与支持向量6.2 对偶问题6.3 核函数6.4 软间隔与正则化6.5 支持向量回归6.6 核方法 6. 本章简介 支持向量机（Support Vector Machine），简称SVM，是一种经典的二分类模型，属于监督学习算法。 6.1节：介绍了支持向量机的目标是确定一个对样本的分类结果最鲁棒的线性分类器，即找到一个具有最大间隔的划分...
西瓜书笔记6:支持向量机
越开源越幸运
06-23 1028
6.1 间隔与支持向量 6.2 对偶问题 求解w 求解b 6.3 核函数 非线性映射 核函数 6.4 软间隔与正则化 软间隔 参数求解 正则化 6.5 支持向量回归 6.6 核方法
chap 6 支持向量机 [西瓜书笔记]
zhulinmanbu114的博客
05-28 173
西瓜书-4支持向量机(SVM）
yxyibb
07-09 472
学习内容介绍： 支持向量机，在深度学习未火之前，支持向量机一直都是学术界和工业界的热点，这得益其优秀的性能，特别是面对数据规模比较小的时候，不同简单的逻辑回归，支持向量机能够构建出数据之间的非线性关系。同时，在机器学习的面试过程中，支持向量机一直都是热点问题，因为这部分能够对同学的数学功底进行考察，所以请大家认真对待这章的关键公式。学习完本章后，希望大家能够理清两个逻辑思维：一个是，支持向量机的...
【一起啃书】西瓜书——支持向量机
YasmineC的博客
03-18 1260
直接跳到支持向量机的动机是，遇到了核函数，加上这一节的很多难点在多类课中学了又学，却总是学不明白，所以准备系统的了解支持向量机的大概，并重点学习我的目标知识： 核函数的意义、作用，哪些场景会应用到核函数 核密度估计、高斯核函数与核函数的关系 对支持向量的理解 maximal margin classifier（寻找类别边界点，在边界点中间确定一点，作为阈值，使得边界点到阈值之间的距离，称为margin，最大，则应该选择两个边界点的中间值），这种方法简单，但对异常值过于敏感（下图），所以出现了新的解决方法
四、西瓜书——支持向量机
qq_52053775的博客
03-02 1122
支持向量机的原理是寻找与支持向量具有最大间隔的划分超平面。支持向量机具有一个重要性质: 训练完成后,大部分的训练样本都不需保留,最终模型仅与支持向量有关. 首先，超平面的方程为： 点到超平面的距离为： 两个异类支持向量到超平面的距离之和为（间隔） 在满足约束条件下最大化间隔： 通过拉格朗日对偶定理可以推出原问题的对偶问题
SVM支持向量机学习笔记：理解与应用
"SVM学习笔记，主要介绍了支持向量机（SVM）的概念，包括二维和多维情况下的理解，以及SVM的目标函数、拉格朗日乘子法和优化过程。此外，还讨论了松驰变量在处理不可分数据时的作用，并提到了SVM的泛化能力与分类...
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