03_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导

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2023-01-13 01:47:21

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我的博客上有详细解说这个算法的实现，用java代码实现，以及每个公式的解说。网址：http://blog.csdn.net/techq/archive/2011/02/01/6171688.aspx

回忆前文提到的感知机模型：对于线性可分的二分类问题，通过不断迭代错误分类样本点，直至最终的分割面。感知机是错误样本驱动的分类器，显然对于线性可分的数据，这样的分类器有无数个（见下图），那究竟哪一个更好呢？直觉上，在下图给出的三个分割面上，绿色的分割面更佳。因为其离正、负样本更远，这意味着模型更能够忍受数据误差（测量或采样等导致），即模型更健壮。而这就是线性可分的SVM推导的切入点。一、线性...

之前的博客介绍了在数据为线性可分的情况下，如何用SVM对数据集训练，从而得到一个线性分类器，也就是超平面WX+b=0WX+b=0WX + b = 0. 但是我已经强调过多次，线性可分的情况有相当的局限，所以SVM的终极目标还是要解决数据线性不可分的情况。解决这种线性不可分的情况基本的思路有两种：加入松弛变量和惩罚因子，找到“最好”超平面，这里的“最好”可以理解为尽可能地将数据正确分类；使用...

SVM损失函数一、什么是SVM二、SVM的损失函数1.Hinge Loss变种优化2.合页损失函数 在机器学习中，SVM（支持向量机）是非常重要的，在处理模型过程中，SVM中在利用损失函数计算经验风险的时候起到了很大的作用，接下来我们来看一下SVM的损失函数。一、什么是SVM SVM即支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised l...

文章目录线性不可分情况思路一：引入松弛变量和惩罚因子思路二：使用核函数这篇文章是上一篇文章（七）的补充版，因为（七）的内容太长了，一下子全部看完会搞混，所以分开写了。线性不可分情况在介绍SMO算法之前，我还需要插入一小段，来介绍线性不可分的情况。在上面，我们提到了SVM是用来解决二元线性分类问题，也就是通过SVM总能找到一个超平面严格地将数据分成两类，那么对于线性不可分（非线性），不能找...

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