与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机或者简称 SVM,更为强大。
人们有时将支持向量机看作是大间距分类器。

这是我的支持向量机模型代价函数
这样将得到一个更好的决策边界

理解支持向量机模型的做法,即努力将正样本和负用最大间距分开。

实际上应用支持向量机的时候, 当

机器学习(八)--------支持向量机 (Support Vector Machines)的更多相关文章

  1. [C7] 支持向量机(Support Vector Machines) (待整理)

    支持向量机(Support Vector Machines) 优化目标(Optimization Objective) 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都非 ...

  2. 机器学习课程-第7周-支持向量机(Support Vector Machines)

    1. 优化目标 在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B,而更重要的是,应用这些算法时,所创建的大量数据在应用这些算法时,表现情况通常依赖于你的 ...

  3. 斯坦福第十二课:支持向量机(Support Vector Machines)

    12.1  优化目标 12.2  大边界的直观理解 12.3  数学背后的大边界分类(可选) 12.4  核函数 1 12.5  核函数 2 12.6  使用支持向量机 12.1  优化目标 到目前为 ...

  4. Andrew Ng机器学习编程作业:Support Vector Machines

    作业: machine-learning-ex6 1. 支持向量机(Support Vector Machines) 在这节,我们将使用支持向量机来处理二维数据.通过实验将会帮助我们获得一个直观感受S ...

  5. Ng第十二课:支持向量机(Support Vector Machines)(三)

    11 SMO优化算法(Sequential minimal optimization) SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规 ...

  6. 十二、支持向量机(Support Vector Machines)

    12.1 优化目标 参考视频: 12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都 ...

  7. stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 6(支持向量机-support vector machines)

    在本练习中,先介绍了SVM的一些基本知识,再使用SVM(支持向量机 )实现一个垃圾邮件分类器. 在开始之前,先简单介绍一下SVM ①从逻辑回归的 cost function 到SVM 的 cost f ...

  8. 斯坦福机器学习视频笔记 Week7 支持向量机 Support Vector Machines

    SVM被许多人认为是最强大的“黑箱”学习算法,并通过提出一个巧妙选择的优化目标,今天最广泛使用的学习算法之一. Optimization Objective 根据Logistic Regression ...

  9. Ng第十二课:支持向量机(Support Vector Machines)(二)

    7 核函数(Kernels) 最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,结果y是房子的价格.假设从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线,那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点.那么首 ...

随机推荐

  1. CENTOS 7 内网网段在用IP地址检测Shell脚本优化版

    脚本内容 #!/bin/bash ############################################################################# # 用途: ...

  2. C# shell32.dll 的用法

    1 首先要使用shell32  请在项目引用中添加shell32.dll 的引用  (备注:该引用是系统dll文件 在C:\Windows\System32  目录下 可以自行拷贝到项目中) priv ...

  3. python基础(19):random模块、time模块、sys模块、os模块

    1. random模块 导入的是random模块,格式是: import random 1.1 随机小数 取随机小数 : 数学计算. print(random.random()) # 取0-1之间的小 ...

  4. Netty与RPC

    一.Netty原理 Netty是一个高性能.异步事件驱动的NIO框架,基于Java NIO提供的API实现.它提供了对TCP.UDP和文件传输的支持,作为一个异步NIO框架,Netty的所有IO操作都 ...

  5. centos7 apache后台转nginx后台

    背景 一开始买完服务器装的是用apache搭的后台, 现在想使用nginx, 希望对你有参考作用 查看系统版本信息 lsb_release -a 我的版本信息是 首先关闭apache-tomcat服务 ...

  6. IDEA构建spring项目

    这两天使用IDEA从零构建一个spring项目,之所以说从零,是因为,我这个小白呢,之前IDEA没有碰过,spring也只是知道个名字. 因为没有文档,遇到了好些坑,把这些记录一下吧. 构建的第一步, ...

  7. ABP进阶教程3 - 优化编辑

    点这里进入ABP进阶教程目录 我们尝试在新增/编辑界面增加一个下拉框用来代替输入框编辑Status 添加实体 打开领域层(即JD.CRS.Core)的Entitys目录 //用以存放实体对象添加一个类 ...

  8. java.lang.IllegalArgumentException: Prometheus requires that all meters with the same name have the same set of tag keys.

    创建Spring Cloud Sleuth对应Zipkin服务,引入依赖: <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId&g ...

  9. mac上安装npm

    检查brew -v是否安装了homebrew这个macOS 缺失的软件包的管理器.如果安装,跳转到第3步,否则跳转到第二步: 安装homebrew.安装跳转到官网指导.等待安装好之后,输入brew - ...

  10. [Go] 利用channel形成管道沟通循环内外

    这个要解决的问题是,比如如果有一个大循环,取自一个大的文件,要进行逻辑处理,那么这个逻辑的代码要放在循环每一行的循环体里面,这样有可能会出现一个for循环的逻辑嵌套,一层又一层,类似俄罗斯套娃.如果放 ...