一、目录 1、目录 2、背景 3、核函数引入 4、核函数介绍 5、SVN小结 二、背景 支持向量机（一）讲到的软间隔最大化只能解决由于异常点而导致的线性不可分问题，而对于本身的数据集就是非线性的问题就无能为力，根据相关理论对于在低维空间线性不可分的问题，一般将其映射到高维空间后都是线性可分的，我们可... ...
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2020-02-24 00:33:34
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目录 感知机模型 感知机模型损失函数 感知机模型损失函数的优化方法 感知机模型的算法 感知机模型的算法对偶形式 我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。 1、感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性分类器，只能处理线性可分的问题，感... ...
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2020-02-23 23:55:25
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1. 支持向量 1.1 线性可分 首先我们先来了解下什么是线性可分。 在二维空间上，两类点被一条直线完全分开叫做线性可分。 简单说就是如图上这样，一个线（FX）把D1和D0分为两个类，FD1>0,FD2<0 1.2 最大间隔超平面 当进入一个三维的时候，这个分割就变成了一个木板，具体做的就是把这个分 ...
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2020-02-14 12:53:57
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核函数的作用就是隐含着一个从低维空间到高维空间的映射，而这个映射可以把低维空间中线性不可分的两类点变成线性可分的。 什么是线性不可分什么又是线性可分呢？ 线性不可分简单来说就是你一个数据集不可以通过一个线性分类器（直线、平面）来实现分类。这样子的数据集在实际应用中是很常见的，例如：人脸图像、文本文档 ...
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2020-02-14 12:40:19
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1.感知器算法原理 两类线性可分的模式类：，设判别函数为：。 对样本进行规范化处理，即类样本全部乘以(-1)，则有： 感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。 2.算法步骤 （1）选择N个分属于和类的模式样本构成训练样本集{ X1, …, XN }构成增广向量形式，并进 ...
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2020-01-19 12:53:06
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输入空间为欧式空间或离散空间、特征空间为希尔伯特空间，支持向量机的学习是在特征空间进行的。 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 线性可分支持向量机定义 给定线性可分训练集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为 $$w^ \cdot x + b^ = 0$$ 以及相应的分 ...
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2019-11-24 15:28:32
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一、目录 1、目录 2、背景 3、核函数引入 4、核函数介绍 5、 二、背景 支持向量机（一）讲到的软间隔最大化只能解决由于异常点而导致的线性不可分问题，而对于本身的数据集就是非线性的问题就无能为力，根据相关理论对于在低维空间线性不可分的问题，一般将其映射到高维空间后都是线性可分的，我们可以将这一理 ...
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2019-11-16 14:42:52
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我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。 1、感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性分类器，只能处理线性可分的问题，感知机的模型就是尝试找到一个超平面将数据集分开，在二维空间这个超平面就是一条直线，在三维空间就是一个平面。 2. ...
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2019-11-16 14:39:15
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线性可分支持向量机与软间隔最大化 SVM 给定线性可分的数据集 假设输入空间(特征向量)为 ，输出空间为 。 输入 表示实例的特征向量，对应于输入空间的点； 输出 表示示例的类别。 我们说可以通过 间隔最大化 或者等价的求出相应的 凸二次规划问题 得到的 分离超平面 以及决策函数： 但是，上述的解决 ...
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2019-11-15 14:30:36
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1. SVM 原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机； 当训 ...
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2019-10-18 15:29:42
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