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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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

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...

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）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

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几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_SVM之线性可分时损失函数的表示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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