模型的学习
来源:互联网 发布:c语言 实例 pdf 编辑:程序博客网 时间:2024/06/16 00:21
有结构的SVM[1]
其中损失函数
其中:
支持向量机
广义支持向量机[3]:
其中
一般形式的二分类SVM(无约束):
其中
令
1.
2.
则转化为有约束的形式:
二次规划形式(有约束):
其中
无约束的支持向量机的最优化:
1、束方法。
2、随机梯度下降法
有约束的支持向量机的最优化:
1、对偶坐标下降法
2、投影随机梯度下降法。
参考文献:
1、detector of facial landmarks learned by the structured output svm
2、Face Detection, Pose Estimation, and Landmark Localization in the Wild
3、Dual coordinate solvers for large-scale structural SVMs
4、Bundle Methods for Regularized Risk Minimization
5、A Dual Coordinate Descent Method for Large-scale Linear SVM
0 0
- Select模型的学习
- 隐马尔可夫模型的学习
- 模型的学习
- 主题模型的学习
- 机器学习的基本模型
- 机器学习模型的评价
- 机器学习的模型评估
- css盒子模型的学习
- 概率图模型的学习
- 深度学习的seq2seq模型
- 深度学习的seq2seq模型
- 深度学习的seq2seq模型
- 深度学习的seq2seq模型
- 深度学习的Attention模型
- 深度学习的Attention模型
- 机器学习---模型的稳定性
- 深度学习的Attention模型
- 机器学习模型应用以及模型优化的一些思路
- python面向对象编程学习[1]
- Android Paint属性详解
- 【树】二叉树转为双向链表
- CountDownLatch 和 CyclicBarrier
- android自定义带下拉刷新和Checkbox的ListView
- 模型的学习
- 参加acm暑假训练第一天
- Bmob的后台问题
- Matlab常用的集合运算
- Django 创建第一个项目
- Mobile Service
- Microsoft 开源人工智能系统 Malmo
- 初识Servlet监听器
- 平衡二叉树