Radial Basis Functions (RBFs) are set of functions which have same value at a fixed distance from a given central point. Even Gaussian Kernels with a covariance matrix which is diagonal and with constant variance will be radial in nature. In SVMs, RB…

转自:https://www.zhihu.com/question/35602879 1.问题: SVM中,对于线性不可分的情况下,我们利用升维,把低维度映射到到维度让数据变得“更可能线性可分”,为了避免维度爆炸,我们巧妙的运用了核函数,避免了在高维度空间的计算,而只需要在低维度空间进行计算. 对于核函数,有: 多项式核: 高斯核: 对于多项式核,我们把低维度映射到高维度,我们可以从公式中很容易的理解,但是对于高斯核,“把维度映射到无穷多维”,是如何理解的?如何看出是“无穷多维”的? 2.回答…

RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快.当网络的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的网络称为全局逼近网络.由于对于每次输入,网络上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近网络的学习速度很慢.BP网络就是一个典型的例子. 如果对于输入空间的某个…

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 2014/4/10 在网上找到一个讲reproducing kernel的tutorial看了一看,下面介绍一下. 首先定义kernel(核): 于是我们可以从一个空间定义出一个kernel.接着,我们使用一个kernel来定义一个从到的映射,并称这个映射为reproducing kernel feature map(再生核特征映射): . 这个映射的意思是:特定的kernel和上的一个特定的元素构成了一个映射规则,…

参考: https://blog.csdn.net/u012633319/article/details/80921023 二维高斯核, 可以根据下面的公式推到为两个一维高斯核的乘积: 原型: /** @brief Returns Gaussian filter coefficients. The function computes and returns the \f$\texttt{ksize} \times 1\f$ matrix of Gaussian filter coefficien…

上篇记录了一些决策树算法,这篇是借OC-SVM填回SMO在SVM中的数学推导这个坑. 参考文献: http://research.microsoft.com/pubs/69644/tr-98-14.pdf https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee227a/fa10/login/l_dual_strong.html https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee127a/book/login/l_sdual_slater.html http://w…

在WB二面中,问到让讲一下SVM算法. 我回答的时候,直接答道线性分隔面将样本分为正负两类,取平行于线性切割面的两个面作为间隔边界,分别为:wx+b=1和wx+ b = -1. 面试官就问,为什么是正负1? 当时没有答上来,看来还是对模型不够理解. 回来查资料和ppt等,解答例如以下: 线性切割面是f(x) = wx + b,该线性切割面是要把样本点分为两类: 对于正样本,都满足:wx + b > 0: 对于负样本.都满足:wx + b < 0: 从式子中能够观察到,假设同一时候放大或缩小w和…

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,其实写成这种形式也是等价的f(x) = w1x1 + w2x2 … + wnxn + b, 当向量x的维度=2的时候,f(x) 表示二维空间中的一条直线, 当x的维度=3的时候,f(x) 表示3维…

Why 核函数 目的是为了解决线性不可分问题. 核心思想是升维. 当样本点在低维空间不能很好地分开的时候, 可以考虑将样本通过某种映射(就是左乘一个矩阵) 到高维空间中, 然后在高维空间就容易求解一个平面 \(w^Tx +b\) 将其分开了. 想法是很美滋滋, 但立马就有一个问题,计算量大, 升到几百几千维, 内存怕是受不了. 这就立马联想到PCA 降维. 我在上大学的时候, 做客户细分,和用户画像(ps, 我是市场营销专业嘛), 通常是会用到降维技术, 然后提取主成分或做因子分析, 目的都是为…

之前移值过ucos2到stm32f2系列的单片机,这个单片机是属于arm的m3内核的.最近在学习永磁同步电机的控制,对于这个电机的控制,有比较多的数学计算,甚至于还有浮点的运算.所以用到了stm32f4系列的单片机,这个单片机内置FPU,可以用几条指令就可以处理单精度的浮点数据,而它是属于M4内核的.因为原先移植过M3的基础,想着应该很快会搞定,没想到移植了几天的时间才搞清楚,下面就记录下M3与M4内核的ucos2的移植不同之处.其实M3与M4内核相差不大,对于我应用的来说,其实最大的不同一是M…