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搜索关键字:线性可分    ( 190个结果
02-33 非线性支持向量机
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 非线性支持向量机支持向量机分为三种,线性可分支持向量机和线性支持向量机都是对线性可分的数据做处理,线性支持向量机... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 17:50:03    阅读次数:88
02-37 支持向量机总结
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 支持向量机总结支持向量机中有线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、线性支持回归等算法,算是前期比... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 17:46:32    阅读次数:69
02-35 scikit-learn库之支持向量机
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# scikit-learn库之支持向量机在scikit-learn库中针对数据是否线性可分,主要将支持向量机分为以... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 17:44:53    阅读次数:83
02-31 线性支持向量机
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 线性支持向量机在线性可分支持向量机中说到线性可分支持向量机有一个缺点是无法对异常点做处理,也正是因为这些异常点导... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 17:36:55    阅读次数:86
《机器学习》西瓜书第六章支持向量机
支持向量机分为:线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机 线性可分支持向量机:训练数据线性可分,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器; 线性支持向量机:训练数据近似线性可分,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器 非线性支持向量机:训练数据线性不可分,通过使用核技巧以及软间隔最大化,学习 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-20 17:00:41    阅读次数:206
机器学习——支持向量机(SVM)
支持向量机原理 支持向量机要解决的问题其实就是寻求最优分类边界。且最大化支持向量间距,用直线或者平面,分隔分隔超平面。 基于核函数的升维变换 通过名为核函数的特征变换,增加新的特征,使得低维度空间中的线性不可分问题变为高维度空间中的线性可分问题。 线性核函数:linear,不通过核函数进行维度提升, ...
分类:其他好文   时间:2019-09-12 12:58:40    阅读次数:75
第七章-SVM支持向量机
在第二章中我们学习到感知机模型的相关知识, 感知机模型是当数据线性可分时,如何利用一个超平面区分两类不同的数据。 对于以上情况,支持向量机和感知机是非常相似的,两者的差别在于 损失函数的不同 。当线性不可分的情况下,SVM可以用 核函数 来实现对线性不可分的数据进行分类。 思维导图 硬间隔最大化和软 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-07 22:11:59    阅读次数:114
深度学习的相关思想
1. 感知器有一个问题,当面对的数据集不是线性可分的时候,『感知器规则』可能无法收敛,这意味着我们永远也无法完成一个感知器的训练。为了解决这个问题,我们使用一个可导的线性函数来替代感知器的阶跃函数,这种感知器就叫做线性单元。线性单元在面对线性不可分的数据集时,会收敛到一个最佳的近似上。这样替换了激活 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-01 18:52:34    阅读次数:128
SVM
二类分类模型 模型:在特征空间上的间隔最大的线性分类器求解凸优化(凸二次规划) 1、线性可分支持向量机 利用间隔最优化求最优分离超平面,解是唯一的; $$\omega ^{\ast }\cdot x+b^{\ast }=0$$ 分类决策函数 $$f(x)=sign(\omega ^{\ast }\c ...
分类:其他好文   时间:2019-09-01 14:51:15    阅读次数:73
PLA(感知机)
PLA(perceptron learning algorithm)感知机学习PLA(perceptron learning algorithm)感知机学习概述适用范围线性可分线性不可分感知机结构图示公式简化错误率Analogy期末成绩算法初始版本w(t+1)=w(t)+y(t)x(t) 调整的意义... ...
分类:其他好文   时间:2019-07-28 14:14:30    阅读次数:207
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