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机器学习之支持向量机理论与代码实践
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函数间隔与几何间隔及其两者关系
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:55
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函数间隔与几何间隔及其两者关系
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机器学习之支持向量机
本课程讲解
间隔
与支持向量、SVM、SVR、软
间隔
与正则化、核
函数
等知识
1、SVM
一、总体概览1,定义一个
函数
间隔
2、这是
几何
间隔
,真正的距离如果超平面参数w和b成比例的改变(超平面没有改变),
几何
间隔
不变3、
函数
间隔
和
几何
间隔
的
关系
几何
间隔
因为除上了,使得在缩放w和b的时候
几何
间隔
的值是不会改变的,它只随着超平面的变动而变动4、目的是求的最大
间隔
分离超平面因为现在的目标
函数
是二次的,约束条件是线性的,所以它是一个凸二次规划问题5、考虑到
几何
间隔
和
函数
间隔
的
关系
,可进行一下转换...
支持向量机-SVM 学习
一 、支持向量机(SVM) 1.1 符号定义 标签 y 不再取 0 或 1,而是: y∈{-1, 1} 定义
函数
: 向量,没有第 0 个维度,b 为截距,预测
函数
定义为: 1.2
函数
间隔
与
几何
间隔
1.2.1
函数
间隔
样本个体: 全体: 1.2.2
几何
间隔
样本个体: 全体: 1.2.3
关系
函数
间隔
与
几何
间隔
都是对预测置信度的度量,这个
间隔
越大...
机器学习 - 支持向量机(1)- 线性可分 SVM(
间隔
最大化)
机器学习 -支持向量机(1) 线性可分 SVM(
间隔
最大化) 线性可分 SVM
函数
间隔
与
几何
间隔
几何
间隔
函数
间隔
关系
硬
间隔
最大化 对偶算法 支持向量
大白话SVM算法课程
以通俗简介的方式,从浅入深介绍SVM原理和代码流程 让你从此不再惧怕SVM 视频部分: 01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT
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函数
的表示08_SVM之线性可分时损失
函数
的求解-对w,b变量求偏导09_SVM之线性可分时损失
函数
的求解-对β变量求解.10_SVM之线性可分时算法整体流程11_SVM之线性可分时案例12_SVM之线性不可分时软
间隔
介绍13_SVM之线性不可分时软
间隔
优化目标14_SVM之线性不可分时软
间隔
算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核
函数
引入17_SVM之线性不可分时核
函数
讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_SVM代码之不同分类器,核
函数
,C值的可视化比较22_SVM之回归方式SVR23_SVM代码之SVR解决回归问题24_SVM之SMO思想引入25_SVM之SMO案列讲解代码部分:资料部分:
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