本文来自同步博客。看原博客地址会有更好的体验。 前面两篇文章介绍了支持向量机SVM的基本原理，并利用Python实践了分割超平面的求解过程。 本篇文章将介绍SVM如何对非线性可分的数据进行分类。 基本原理 SVM处理线性不可分数据的关键在于把低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间使其线性可分。然后 ...
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2018-06-07 14:19:16
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嗨，又见面了~ 你可以进入公众号，点击菜单栏的“机器学习”回顾本系列的全部内容，并留言与作者交流。 今天的内容是 【SVM – 核函数与松弛变量】 场景描述 当我们在SVM中处理线性不可分的数据时，核函数可以对数据进行映射，从而使得原问题在某种度量下具有更为可分的相似度，而通过引入松弛变量，我们可以 ...
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2018-02-27 23:35:33
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很多材料上面讲道“引入Soft Margin的原因是因为数据线性不可分”，个人认为有些错误，其实再难以被分解的数据，如果我们用很复杂的弯弯绕曲线去做，还是可以被分解，并且映射到高维空间后认为其线性可分。但如果我们细细思考，其实很多算法都有一样的索求：寻求一种之于“最大限度拟合训练集”and“获得更好 ...
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2018-02-20 23:14:39
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Lecture 12： Nonlinear Transformation 12.1 Quadratic Hypothesis 现在我们碰到一个新的问题，如何来给如图 12-1 所示的线性不可分数据做分类？ 我们之前只学过 linear classification 和 linear regressi ...
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2017-12-25 00:48:34
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线性可分问题的支持向量机学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，因为这时上述方法中的不等式约束并不能都成立，因此这时候需要将硬间隔最大化，使其变成软间隔最大化。 假定给定特征空间上的训练数据集：T={(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)}，xi为第i个特征向量，yi为xi的类标记， ...
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2017-12-13 19:52:03
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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 支持向量机原理(五)线性支持回归 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短 ...
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2017-10-01 12:26:41
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参考资料：Mastering Machine Learning With scikit-learn 支持向量机（support vector machine， SVM）一种强大的分类和回归模型，可以有效的解决线性不可分问题。 感知器不能有效的解决线性不可分问题。其实线性回归里面已经遇到过类似的问题， ...
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2017-09-07 18:18:21
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深度学习采用神经网络解决线性不可分的问题。既然是深度学习，就是包含多个隐层。 觉得知乎大神说了一段很有意思的话： 1.初恋期。相当于深度学习的输入层。别人吸引你，肯定是有很多因素，比如：身高，身材，脸蛋，学历，性格等等，这些都是输入层的参数，对每个人来说权重可能都不一样。 2.热恋期。我们就让它对应 ...
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2017-08-10 10:22:01
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http://blog.csdn.net/u013300875/article/details/44081067 很多机器学习分类算法，比如支持向量机（svm），假设数据是要线性可分。 如果数据不是线性可分的，我们就必须要采用一些特殊的方法，比如svm的核技巧把数据转换到更高的维度上，在那个高维空间 ...
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2017-05-18 23:11:48
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一、非线性问题 对于线性不可分的数据资料，用线性模型分类，Ein会很大，相应的Ein=Eout的情况下，Eout也会很大，导致模型表现不好，此时应用非线性模型进行分类，例如： 分类器模型是一个圆形，假设模型可表示为 转化表示形式 将平方项和常数项转为一次的Z项，则将非线性的特征空间转化为线性的特征空 ...
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2017-05-11 22:17:46
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