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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在上篇文章《Support Vector Machine(1):线性可分集的决策边界》中，我们最后得到，求SVM最佳Margin的问题，转化为了如下形式： 到这一步后，我个人又花了很长的时间去查阅资料，因为数学较差的原因，理解起来相当慢，不过探索的乐趣也就在于不断的打破瓶颈向前，OK继续。上述的问题 ...
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2018-02-05 23:13:24
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由线性分类器引出SVM 首先对于我们的数据集合假定为是线性可分的，也就是说存在那么一条直线（或者超平面）可以将我们的数据集按照类别的不同分开。如下图所示 从上图我们可以知道这条黑色的线（在多维空间是一个超平面）可以将不同类别的点分开来。 但是我们知道，这样的超平面很大程度上不是只存在一个，而是很多个 ...
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2018-02-03 19:57:14
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问题描述： 给定线性可分数据集：T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}，存在超平面S：$w\cdot x+b=0$ $ \left\{\begin{matrix} w\cdot x+b>0,y=+1\\ w\cdot x+b<0,y=-1 \end{matrix}\right ...
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2018-01-31 18:32:25
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2018.1.16 给定训练集$T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)}$，一共有N个样本点。 一、线性可分的支持向量机 假定训练集是线性可分的。学习的目标是在特征空间找到一个分离超平面$wx+b=0$，能够将所有的样本正确划分为两类。学习的策略是间隔最大化。 ...
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2018-01-30 22:49:54
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SVM算法的学习策略就是间隔最大化，是求解凸二次规划的最优化算法，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 SVM适合中小规模的数据，预测时不能给出具体的概率结果 支持向量机包含三种模型：1、线性可分支持向量机； 2、线性支持向量机； 3、非线性支持向量机； SVM算法的优缺点： 优点：泛化错误率 ...
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2017-12-21 17:22:18
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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SVM（Support vector machine）是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线（或者超平面）。实际上有许多条直线（或超平面）可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线（或超平面）中分割两类目标时，有最大距离的直线（或超平面）。我们称这... ...
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2017-12-02 19:12:25
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深度学习所示深层神经网络的代名词，重要特性：多层、非线性。 若只通过线性变换，任意层的神经网络模型与单层神经网络模型的表达能力没有任何区别，这是线性模型的局限性。对于线性可分的问题中，线性模型可解决，但在现实生活中，绝大部分的问题都是无法线性分割的。 感知机：单层神经网络。不能处理异或问题。 1、激 ...
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2017-11-27 00:08:09
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支持向量机是一种二分类模型。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，间隔最大使他有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化。可形式化为一个求解凸二次规划的问题。当训练数据线性可分时..
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2017-10-19 12:56:24
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