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SVM

时间:2018-07-02 20:25:26      阅读:190      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:最小值   图片   向量   算法思想   技术分享   平面   函数   svm   变换   

 

决策边界支持向量机其实就是点集(正负类离超平面最近的点集)

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算法思想:1)求数据集到超平面间隔最小值
               2)最小间隔最大化

点到超平面距离:

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决策方程:

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优化目标:

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放缩变换:

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优化目标变为:

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求解过程:

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求解实例:

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低维度不可分解决办法利用核函数将低纬数据映射到高纬度,超平面划分

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低纬映射高纬例子:

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核函数有哪些?

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转载本博笔记须在文章明显处注明原文的链接和作者信息  

 

SVM

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yinghuali/p/9255322.html

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