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大白话SVM算法课程
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03_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程
L先生AI课堂
博客专家认证
2023-01-13 01:47:21
课时名称
课时知识点
03_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程
介绍软间隔算法整体流程
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SMO
算法
实现 java代码
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
lib
svm
程序集数据集
lib
svm
数据集 包括 matlab数据集 和 VC数据集
支持向量机
SVM
|
线性
可分：
软
间隔
模型
软
间隔
模型：
线性
可分数据中存在异常点
SVM
解决
线性
不可
分问题
通过这两节的学习，我们认识了
SVM
重要组部分
间隔
最大化和高维映射（将它与核函数看做一体），下面对已经学习的知识做简单总结：
SVM
算法
是用来解决
线性
不可
分的“非
线性
”问题， 从而突破
线性
分类的局限性，使得
线性
分类器依然可以适用于“非
线性
”问题。在这个过程中起到关键作用的就是“高维映射”。而“
间隔
最大化”可以看做支持向量机的损失函数，它衡量分类效果是否最佳的“标尺”，让
间隔
达到最大就是
SVM
追求的至臻境界，要实现这个目标就要不断地训练模型，使模型的泛化能力最佳。
详解
SVM
支持向量机
算法
(三:
软
间隔
SVM
和非
线性
SVM
)
目录 背景
线性
支持向量机(
软
间隔
SVM
) 硬
间隔
的问题 引入松弛变量 目标函数的优化 生成拉格朗日函数
软
间隔
原始问题
软
间隔
对偶问题 求解思路： 对偶问题的求解 先求L函数对w，b，ξ的极小值 分析
软
间隔
支持向量得出结论 总结
软
间隔
SVM
算法
分析求解过程 设定惩罚系数C-构造优化问题 用SMO
算法
求出α* 计算W 找到全部的支持向量，计算出b 求b均值 非
线性
支持向量机 升维处理
线性
不可
分
SVM
的升维 维度爆炸和计算量问题 引入核函数取代计算非
线性
...
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李虎，联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人，曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部，做过多次企业内训和技术支持，并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果，拥有丰富的线上，线下培训经验。对机器学习，深度学习算法建模，推荐系统，大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家，著有大白话算法系列，以通俗生动的方式讲解人工智能前沿算法。愿景是打造全网AI最通俗教学，赠人玫瑰，手有余香，在人工智能前行的路上一起前行，以通俗简洁详细的方式，让每一位热爱着深入其中。空间有形、梦想无限！加油！
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李虎，联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人，曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部，做过多次企业内训和技术支持，并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果，拥有丰富的线上，线下培训经验。对机器学习，深度学习算法建模，推荐系统，大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家，著有大白话算法系列，以通俗生动的方式讲解人工智能前沿算法。愿景是打造全网AI最通俗教学，赠人玫瑰，手有余香，在人工智能前行的路上一起前行，以通俗简洁详细的方式，让每一位热爱着深入其中。空间有形、梦想无限！加油！
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