最优间隔分类器 最优间隔分类器 对于一个给定的数据集，目前有一个很现实的需求就是要找到一个合适的决策边界，使得样本中的最小间隔(几何间隔)最大，而且这样的分类器能够使得分割的训练样本集之间的间隔(gap)最大。现在，我们假设训练集合线性可分，即可以找一条超平面把正样本和负样本分割开来。那么我们如何找... ...
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2018-11-04 17:04:28
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引言： SVM是一种常见的分类器，在很长一段时间起到了统治地位。而目前来讲SVM依然是一种非常好用的分类器，在处理少量数据的时候有非常出色的表现。SVM是一个非常常见的分类器，在真正了解他的原理之前我们多多少少都有接触过他。本文将会详细的介绍SVM的原理、目标以及计算过程和算法步骤。我们针对线性可分 ...
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2018-11-01 13:35:38
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参考链接： 1.https://blog.csdn.net/TaiJi1985/article/details/75087742 2.李航《统计学习方法》7.1节 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/45444502，第三部分 手推SVM ...
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2018-10-31 13:48:13
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感知机（perceptron）是由输入空间（特征空间）到输出空间的函数：f(x) = sign(w*x+b), 其中w和b是感知机的权重参数和偏置参数。线性方程w*x+b=0表示的是特征空间的一个超平面，即分离超平面。首先感知机的数据集是对线性可分的数据集的，所谓线性可分就是存在这么一个超平面可以把 ...
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2018-10-26 10:38:27
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对于线性可分的数据而言，我们采用PLA算法也能得到想要分类的效果，但是数据进入的顺序不同，那么得到的分类效果也有所区别，如图1.1所示。我们希望能够找到一条鲁棒性最好的线来对问题进行分类。那么，我们就开始了对这个问题的建模过程了。 图1.1 step1: 用自然语言来表示我们的算法。我们当然希望最终 ...
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2018-10-21 19:41:07
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机器学习的一些基本概念，模型、目标函数、优化算法等等，这些概念对于机器学习算法来说都是通用的套路。 线性单元 当我们面对的数据不是线性可分的时候，感知器规则就无法收敛，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的时候 ...
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2018-10-14 14:14:36
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3. 支持向量机 3.1 本质 基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。核技巧使之成为实质上的非线性分类器。 学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次优化问题。等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 理解支持向量机可以从简至繁推进：线性可分支持向 ...
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2018-10-10 01:00:30
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支持向量机 支持向量机是一种二分类机器学习模型，适用于小样本数据集。 下面通过建模，优化方法求解，支持向量机在多分类问题的应用以及支持向量机优缺点四个方面讲： 第一部分：建模 一．线性可分支持向量机：若数据样本线性可分，通过极大化所有样本点的几何间隔最小值，将极大化问题转变成极小化问题之后，得到线性... ...
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2018-09-19 01:21:49
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一、简介 支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由简至繁的模型包括： （1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性可分支持向量机； （2）当训练 ...
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2018-09-16 15:57:37
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SVM1由来利用一根直线或者一个超平面把数据按照某种规则区分开来2最大间隔分类器上面我们推导出了间隔的表达式，自然的，我们想让数据点离超平面越远越好：3核函数在前面的讨论中，我们假设数据集是线性可分的。但是现实任务中，可能并不存在一个超平面将数据集完美得分开。这种情况下，我们可以通过将原始空间映射到一个高维空间，如果高维空间中数据集是线性可分的，那么问题就可以解决了。这样，超平面变为：可见，需要计
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2018-09-11 18:00:34
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