阿里云文档 2023-12-18

机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例

支持向量机SVM(Support Vector Machine)是基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构风险最小化,提高学习机泛化能力,从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。

文章 2022-02-16 来自:开发者社区

SVM-非线性支持向量机及SMO算法

如果您想体验更好的阅读:请戳这里littlefish.top ##线性不可分情况 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,为了满足函数间隔大于1的约束条件,可以对每个样本$(x_i, y_i)引进一个松弛变量\xi_i \ge 0$,使函数间隔加上松弛变量大于等于1,, y\_i (w \cdot x\_i + b) \ge 1 - \xi\_i 目标函数变为 \fr.....

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文章 2022-02-16 来自:开发者社区

支持向量机原理(四)SMO算法原理

1. 回顾SVM优化目标函数     我们首先回顾下我们的优化目标函数: minα12∑i=1,j=1mαiαjyiyjK(xi,xj)−∑i=1mαimin⏟α12∑i=1,j=1mαiαjyiyjK(xi,xj)−∑i=1mαi s.t.∑i=1mαiyi=0s.t.∑i=1mαiyi=0 0≤αi≤C0≤αi≤C     我们的解要满足的KKT条件的对偶互补条件为: α∗i(.....

文章 2022-02-15 来自:开发者社区

SVM-非线性支持向量机及SMO算法

线性不可分情况 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,为了满足函数间隔大于1的约束条件,可以对每个样本(x_i,y_i)(x_i,y_i)引进一个松弛变量ξ_i≥0ξ_i≥0,使函数间隔加上松弛变量大于等于1,, y_i(w⋅x_i+b)≥1−ξ_iy_i(w⋅x_i+b)≥1−ξ_i 目标函数变为 12||w||2+C∑_j=1Nξ_i12||w||2+C∑_...

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