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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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线性支持向量机介绍及构造拉格朗日函数
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:56
课时名称
课时知识点
线性支持向量机介绍及构造拉格朗日函数
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线性支持向量机介绍及构造拉格朗日函数
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第4讲
支持向量机
1
引入非负的乘子变量和,可得
拉格朗日
函数
表达式如下对上式关于, , 求导,可以得到将这些表达式代入
拉格朗日
函数
,可以得到对偶优化问题是
线性
不可分数据的分类( ,
支持向量机
-SVM
文章目录概念
线性
可分
支持向量机
线性
分类问题目标
函数
的建立
拉格朗日
乘子法
拉格朗日
函数
计算
拉格朗日
函数
的对偶
函数
概念
线性
可分
支持向量机
线性
分类问题 目标
函数
的建立 根据上述假设,输入的数据为
拉格朗日
乘子法
拉格朗日
函数
计算
拉格朗日
函数
的对偶
函数
...
SVM
文章目录
支持向量机
SVM
线性
可分
支持向量机
分割超平面问题推导目标
函数
建立目标
函数
涉及的数学知识对偶问题
拉格朗日
对偶
函数
鞍点强对偶条件强对偶KTT条件
拉格朗日
函数
计算
拉格朗日
的对偶
函数
整理目标
函数
线性
支持向量机
线性
支持向量机
SVM的目标
函数
带松弛因子的SVM
拉格朗日
函数
带入目标
函数
最终目标
函数
损失
函数
分析非
线性
支持向量机
核
函数
核
函数
映射LR与SVM的异同
支持向量机
SVM 训练数据
线性
可分 -> 硬间隔
支持向量机
训练数据近似
线性
可分 -> 软间隔
支持向量机
训练数据
线性
不可分 -> 非
线性
07_
支持向量机
1_统计学习方法
文章目录一、
支持向量机
的
介绍
二、
支持向量机
模型1、何为分类间隔(1)
函数
间隔(2)几何间隔2、分类间隔最大化3、
支持向量机
中涉及的数学知识(1)凸
函数
(2)常见最优化问题(3)
拉格朗日
函数
(4)KKT条件(5)
拉格朗日
对偶性(6)对偶问题4、
线性
可分
支持向量机
的优化5、
线性
可分
支持向量机
对偶问题的求解(1)求解对偶问题的内层(2)求解对偶问题的外层三、
线性
支持向量机
1、
线性
支持向量机
目标
函数
2、拉...
SVM的分类
将自己学习的SVM不同分类的流程总结一下 SVM的分类
线性
可分
支持向量机
硬间隔最大化
线性
支持向量机
软间隔最大化 非
线性
支持向量机
升维(核
函数
)
线性
可分svm总结 流程 原始目标: 求得一组 w和b 使得分隔margin最大 转换目标: 通过
拉格朗日
函数
构造
目标
函数
,问题由求得 n个w 和 1个b转换为求得 m个α 利用smo 算法求得 m个α* 利用求得的m个α求得 w和 b*
线性
svm总结 1.设定惩罚系数 C,
构造
优化问题 2.用SMO 算法求出α* 3.计算 4.找
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