支持向量机中相关问题思考
来源:互联网 发布:40岁程序员干不了 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 18:31
1.SVM的基本想法就是求解能正确划分训练样本并且其几何间隔最大化的超平面。
2.引入对偶算法求解支持向量机的参数:
对偶问题往往更加容易求解;
可以自然的引用核函数(拉格朗日表达式里面有内积,而核函数也是通过内积进行映射的)。
3.使用核函数:将输入特征(线性不可分)映射到高维特征空间,可以在高维空间上让进行线性分类。
4.SMO算法思想:它选择凸二次规划的两个变量,其它的变量保持不变,然后根据这两个变量构建一个二次规划问题,这个二次规划关于这两个变量解会更加的接近原始二次规划的解,通过这样的子问题划分可以大大增加整个算法的计算速度。关于这两个变量,其中一个是严重违反KKT条件的一个变量,另一个变量是根据自由约束确定。
5.关于最大化几何间隔的目标函数中,将函数间隔直接设置为1的理由:
Andrew Ng在CS229中解释为:为w和b添加了放缩限制,即使w为
在寻找几何间隔最大值的过程中,因为寻找最大几何间隔和寻找令几何间隔达到最大的超平面是一回事,所以当给出一个超平面,无论它的几何间隔是多少,只要是正值(因为是在正负样本区域中间,所以肯定是正值),我都可以令这个超平面的
或者说给出一个超平面,然后规定它的
0 0
- 支持向量机中相关问题思考
- 关于机器学习中支持向量机相关问题
- 支持向量机(中)
- 支持向量机(SVM)中对偶问题的理解
- svm支持向量机相关参数
- 支持向量机(中)
- 支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么?
- 支持向量机中到底什么是支持向量
- 支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么?
- 支持向量机SVM中的对偶问题
- 拉格朗日对偶问题-支持向量机
- 拉格朗日对偶问题-支持向量机
- malab中支持向量机使用
- R语言中使用支持向量机
- sklearn中支持向量机部分
- sklearn中支持向量机的参数
- sklearn中svr(支持向量机回归)
- 和支持向量机(SVM)相关的几个基本概念
- 在Linux操作系统下安装JAVA8
- 如果你没想好要不要做程序媛
- Leetcode 113. Path Sum II
- 【CSS/JS学习】如何实现单行/多行文本溢出的省略(...)
- 代码自动生成.编程语言
- 支持向量机中相关问题思考
- 360极速浏览器和360chrome首页设置加密算法
- LintCode : 翻转链表
- java基础--类与对象(会不断更新)
- 第二章:java基础语法(java知识点)
- 集合相似度
- 数据库被死锁org.hibernate.exception.LockAcquisitionException: Cannot open connection
- openshift跑app权限报错解决
- ReactNative-JS 调用原生方法实例代码