Roadmap Motivation of Dual SVM Lagrange Dual SVM Solving Dual SVM Messages behind Dual SVM Summary…

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原文地址:https://www.jianshu.com/p/58259cdde0e1 Roadmap Motivation of Dual SVM Lagrange Dual SVM Solving Dual SVM Messages behind Dual SVM Summary…

第一阶段技法: large margin (the relationship between large marin and regularization), hard-SVM,soft-SVM,dual problem(解对偶问题),kernel trick,kernel logistic regression, 主要思路是:(这里不区分线性与非线性,差别只是特征空间转换,X空间与Z空间的关系) 1. 从PLA出发,对于二维平面的二分类问题,PLA可能得出一堆能够正确分类的直线,但是哪一条直线…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 支持向量机 支持向量机(support vector machines,SVMs)是一种二类分类模型.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,间隔最大使它有别于感知机: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(convex quadratic programming)的问题. 支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型:线…

Roadmap Kernel Ridge Regression Support Vector Regression Primal Support Vector Regression Dual Summary of Kernel Models Map of Linear Models Map of Kernel Models possible kernels: polynomial, Gaussian, : : :, your design (with Mercer's condition), c…

这节课内容介绍了SVM的核心. 首先,既然SVM都可以转化为二次规划问题了,为啥还有有Dual啥的呢?原因如下: 如果x进行non-linear transform后,二次规划算法需要面对的是d`+1维度的N个变量,以及N个约束 如果d`的维度超大,那么二次规划解起来的代价就太大了.因此,SVM的精髓就在于做了如下的问题转化: 不需要问太深奥的数学,知道为啥要dual的motivation就可以了. 这里再次搬出前人的智慧:Lagrange Multipliers 但是这里跟ridge regr…

可供使用现成工具:Matlab SVM工具箱.LibSVM.SciKit Learn based on python 一 问题原型 解决模式识别领域中的数据分类问题,属于有监督学习算法的一种. 如图所示的二分类问题,A,B为决策面(二维空间中是决策线),每个决策面对应一个线性分类器方案,分类间隔越大则SVM分类器的性能越优(A>B),而具有最大间隔的分类方案则是最优决策面.SVM正是要寻找这样的最优解,虚线穿过的向量点就是支撑向量(对应A有三个支撑向量,一红二蓝).优化对象看上去似乎成了决策面的…

Roadmap Course Introduction Large-Margin Separating Hyperplane Standard Large-Margin Problem Support Vector Machine Reasons behind Large-Margin Hyperplane Summary…

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