一直很好奇机器学习实战中的SVM优化部分的数学运算式是如何得出的,如何转化成了含有内积的运算式,今天上了一节课有了让我很深的启发,也明白了数学表达式推导的全过程. 对于一个SVM问题,优化的关键在于 KKT理论所标明的是在拉格朗日乘数法中引入的系数与上面的不等式约束条件的乘积等于0始终成立,这个条件所保证的是优化问题的解存在,对于上面的优化,从线性空间的角度来思考就是在做最大化最小间隔,是一个非常明显的二次优化问题.本身分析到这里,还不足以说明问题,为何会出现含有内积的运算式呢. 从这个拉格朗日…

第二部分:转化为对偶问题进一步简化 这一部分涉及的数学原理特别多.如果有逻辑错误希望可以指出来. 上一部分得到了最大间隔分类器的基本形式:   其中i=1,2,3...m 直接求的话一看就很复杂,我们还需要进一步简化. 这里就需要介绍拉格朗日乘子法.介绍它还是从最最简单的形式说起: 一.关于优化问题的最基本的介绍 优化问题这里面有很多东西,我先给出参考过的资料有,可以先看看这些资料自己总结一下,因为我觉得这部分内容很多人总结的都很好了: ①<支持向量机导论>的第五章最优化理论 ②刚买的<…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

本书作者名气比较大,写过<黑天鹅><随机漫步的傻瓜>等书,据称专门研究不确定度性.本书是他以前的书的内容的延续. 所谓的反脆弱,其实软件业有现成的名词鲁棒性(Robust)就是稳健性.越稳健的事务.组织.制度,越能应对异常和危险.比如生物的进化,一定程度内的意外越多,存活下来的生物群体的适应能力越强大. 书中最核心的观点是把风险与收益的关系换个说法又说了一遍.许多事情发生的概率越小,发生后的收益或者损失越大. 我认为作者陷入了锤子定子模式,把已知的事情试图用一套新的理论来解释,在他…

1.Spring 1.1.简介 Spring:春天----->给软件行业带来了春天! 2002,首次推出了Spring框架的雏形:interface21框架! Spring框架即以interface21框架为基础,经过重新设计,并不断丰富其内涵,于2004年3月24日,发布了1.0正式版. Rod Johnson,Spring Framework创始人,著名作者.很难想象Rod Johnson的学历,真的让好多人大吃一惊,他是悉尼大学的博士,然而他的专业不是计算机,而是音乐学. Spring理念…

控制反转 IOC 理论推导 按照我们传统的开发,我们会先去 dao 层创建一个接口,在接口中定义方法. public interface UserDao { void getUser(); } 然后再去实现类中实现这个方法的作用. public class UserDaoImpl implements UserDao { @Override public void getUser() { System.out.println("默认获取用户的数据"); } } 然后再去 service…

SVM问题再理解与分析--我的角度 欢迎关注我的博客:http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 支持向量机问题 问题先按照几何间隔最大化的原则引出他的问题为 上面的约束条件就是一个不等式约束, 可以写成 这个是SVM的基本型 对它引入拉格朗日乘子,即对上式添加拉格朗日乘子该问题的拉格朗日函数可以写成: 对偶问题 先定义一个概念:Wolfe对偶:定义问题是凸优化问题的对偶 再定义一个概念:约束规格: 考虑一般约束问题 在式(6)的可行域,在这个约束函数都是可微函数,引进…

目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1.认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2.提取主成分 3.主成分方差可视化 4.特征变换 5.数据分类结果 6.完整代码 总结: 1.认识PCA (1)简介 数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维. 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间.例如,将原数据向量x,通过构建  维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常().…

目录 线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战 一.LDA是什么 二.计算散布矩阵 三.线性判别式及特征选择 四.样本数据降维投影 五.完整代码 结语 一.LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)也是一种特征提取.数据压缩技术.在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合.它是一种有监督学习算法. 与PCA主成分分析(Principal Component Analysis)相比,LDA是有监督数据压…

  本文在前一篇文章的基础上来继续分析Ribbon的核心内容. 不懂Ribbon原理的可以进来看看哦,分析SpringBoot自动装配完成了Ribbon哪些核心操作 RibbonClientConfiguration   RibbonClientConfiguration是一个非常中的Ribbon配置类,在第一个发起Ribbon请求的时候会完成对应的初始化操作.会完成多个相关的默认设置. 接口 默认实现 描述 IClientConfig DefaultClientConfigImpl 管理配置接…