Coursera Machine Learning Week 7 - Support Vector Machines

最新推荐文章于 2019-06-06 18:53:13 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiewen99/article/details/52677376
这篇博客讨论了在Coursera的机器学习课程中，关于支持向量机（SVM）的第七周内容。文章重点围绕SVM的高斯核决策边界，解释了在面对可能的欠拟合情况时，应如何调整参数C和σ2。同时，它介绍了SVM的目标函数，以及在不同条件下的决策边界。此外，博客还提到了在数据线性可分时，SVM使用线性核的特性，并给出了多项式特征、神经网络在应对欠拟合问题时的作用。最后，列举了相关代码文件用于进一步理解。

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

Quiz

1.

Suppose you have trained an SVM classifier with a Gaussian kernel, and it learned the following decision boundary on the training set:

You suspect that the SVM is underfitting your dataset. Should you try increasing or decreasing C? Increasing or decreasing σ2?

  • It would be reasonable to try decreasing C. It would also be reasonable to try decreasing σ2.
  • It would be reasonable to try decreasing C. It would also be reasonable to try increasing σ2.
  • It would be reasonable to try increasing C. It would also be reasonable to try increasing σ2.
  • (CHECKED) It would be reasonable to try increasing C. It would also be reasonable to try decreasing σ2.

2.

The formula for the Gaussian kernel is given by similarity(x,l(1))=exp(−||x−l(1)||22σ2) .

The figure below shows a plot of f1=similarity(x,l(1)) when σ2=1.

Which of the following is a plot of f1 when

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大家好，今天和大家讨论一下coursera网站上Stanford University的机器学习第7周：Support Vector Machines的课后作业解答。我将给出这些题目和选项的翻译以及个人对题目的见解和看法，这些观点中有些可能是错误的，如有发现，请留言批评指正，谢谢。特此提醒，由于不同学生的题目参数，选项都会不同，请同学们不要照抄，因为我的答案给你可能完全是错误的答案，但是每道题的原理
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04-01 2070
本周学习的内容便是大名鼎鼎的SVM。虽然视频不多，但是涉及到的知识点却是比以前多了不少。之前通过其他视频或者资料已经学过了，但是一直还是有一种雾里看花的感觉。这次通过这个视频，给了我另外一个看SVM的方向，让我对SVM的理解又加深了一层吧。这篇博文呢通过这两个方向同时分析，这样子感觉更能够get到SVM的精髓。话不多说切入正题。
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Index.html
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1.2 SVM with Gaussian KernelsYou should now complete the code in gaussianKernel.m to compute the Gaussian kernel between two examples, (x(i); x(j)). The Gaussian kernel function is de ned as:Kgaussian(
Coursera Machine Learning quiz 参考答案（不一定对）
afunyusong的专栏
08-17 5956
下边作者的博客里有一系列答案 Coursera Machine Learning 第二周 quiz
machine learning week7 学习笔记 SVM 习题解答
lujiandong1的专栏
04-19 3859
先附上作业的下载地址：http://download.csdn.net/detail/lujiandong1/8610685   支持向量机,SVM，是非常强大且流行的算法，在一些情况下，能面向一些复杂的非线性问题提供比逻辑回归或神经网络要更加简洁的解决方案。  week7视频中，12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification
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