简介 支持向量机SVM是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔 ...
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2018-05-10 23:38:15
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最近在Coursera上面听公开课，其中听到机器学习基石中遇到了这样一个习题，就是如何将感知机在线性可分情况下的迭代次数进行表达。 这个问题的一个前提条件是数据是可以被感知机线性分割的。 课程中给出的两个推出的公式： 1. 2. 该表达，其实主要是要求上图中的那个constant。 题中，给出了一个 ...
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2018-05-09 14:59:24
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前几天认把感知机这一章读完了，顺带做了点笔记 现在把笔记做第三次的整理 零、总结 1. 适用于具有 线性可分的数据集的二分类问题 ，可以说是很局限了 2. 感知机本质上是一个分离超平面 3. 在向量维数（特征数）过高时，选择对偶形式算法 在向量个数（样本数）过多时，应选择原始算法 4. 批量梯度下降 ...
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2018-05-01 12:39:37
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来源：http://www.hankcs.com/ml/support-vector-machine.html 一、概述 支持向量机（support vector machines，SVM)是一种二类分类模型。 支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 分类： 线性可分支持向量机（line ...
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2018-04-30 12:01:19
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转载作者：liangdas 引言： 1995年Cortes和Vapnik于首先提出了支持向量机(Support Vector Machine)，由于其能够适应小样本的分类，分类速度快等特点，性能不差于人工神经网络，所以在这之后，人们将SVM应用于各个领域。大量使用SVM模型的论文不断涌现，包括国内和 ...
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2018-04-27 18:04:14
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一、线性分类器： 首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其 ...
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2018-04-22 13:59:58
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一、模型概念 支持向量机的模型基本模型是建立在特征空间上的最大间隔线性分类器，通过使用核技巧，可以使它成为非线性分类器。 当训练数据线性可分时，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；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即软间隔支持向量机；当训练数据线 ...
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2018-04-06 17:30:42
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许多机器学习算法都有一个假设：输入数据要是线性可分的。感知机算法必须针对完全线性可分数据才能收敛。考虑到噪音，Adalien、逻辑斯蒂回归和SVM并不会要求数据完全线性可分。
但是现实生活中有大量的非线性数据，此时用于降维的线性转换手段比如PCA和LDA效果就不会太好。这一节我们学习PCA的核化版... ...
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2018-03-12 00:05:32
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Softmax Regression是逻辑回归在多分类问题上的推广，主要用于处理多分类问题，其中任意两个类别之间都是线性可分的。 假设有$k$个类别，每个类别的参数向量为${\theta}_j $，那么对于每个样本，其所属类别的概率为： \[P({{y}_{i}}|X,{{\theta }_{j}} ...
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2018-03-04 23:56:03
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