（二）Maximum margin hyperplane for linearly separable classes （线性可分的数据的最大间隔分类器） 接上文，假设SVM分类器是由两种线性可分的数据集训练而成，其决定函数(decision function)为： (2.1) 其中为定义该超平面的 ...
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2017-04-19 10:22:43
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传统的cnn过滤器是一个泛化的线性模型（GLM），我们认为这GLM的抽象能力是低级别的。把GLM替换为一个更有效的非线性函数近似能够提高抽象能力。当例子是线性可分时，GLM能实现很好的抽象。然而例子很多情况下是线性不可分的，输入的线性函数才能很好地表达。此网络没有采用传统的全连接层，而是采用全局平均 ...
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2017-04-12 18:27:57
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一、核函数的引入 问题1： SVM显然是线性分类器。但数据假设根本就线性不可分怎么办？ 解决方式1： 数据在原始空间（称为输入空间）线性不可分。可是映射到高维空间（称为特征空间）后非常可能就线性可分了。 问题2： 映射到高维空间同一时候带来一个问题：在高维空间上求解一个带约束的优化问题显然比在低维空 ...
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2017-04-12 12:34:24
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假设训练数据线性可分，那么感知机模型如下： f(x)=ω?χ+b这个超平面可以用来分割平面 不考虑系数，那么感知机的损失函数就可以定义为 ...
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2017-04-08 19:02:10
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线性可分视角：神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。 增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。 物质组成视角：神经网络的学习过程就是学习物质组成方式的过程。 增加节 ...
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2017-04-02 00:48:08
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Svm相关： 1） SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题． 2） 逻辑回归和SVM的区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hin ...
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2017-03-12 12:51:05
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1. 一个简单的SVM实例： 2. 稍微复杂一点的线性可分SVM 结果如下： Missing parentheses in call to 'print'——python语法错误 这个消息的意思是你正在试图用python3.x来运行一个只用于python2.x版本的python脚本。 print"H ...
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2017-03-06 14:12:33
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设输入为$x$，表示训练集的特征向量，输出为$y={1,-1}$，这些向量都属于两类中的其中一类，假设这些向量是线性可分的，现在要找一个最优的平面（在二维的时候为一条直线），将这些特征向量正确分类，除此之外，能够将新的输入分到合适的类。 设中间直线方程为$$\hat \omega x+\hat b= ...
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2017-01-09 22:09:22
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一、Linear Support Vector Machine 接下来的讨论假设数据都是线性可分的。 1.1 SVM的引入：增大对测量误差的容忍度 假设有训练数据和分类西线如下图所示： 很明显，三个分类器都能够正确分类训练数据，但是哪一个的效果更改呢？直觉告诉我们第三个，为什么呢？ 这是因为第三个的 ...
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2016-12-08 02:51:04
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理(待填坑) 支持向量机原理(五)线性支持回归(待填坑) 在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算 ...
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2016-11-26 13:47:31
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