文章 2017-10-17 来自:开发者社区

机器学习基石--学习笔记02--Hard Dual SVM

背景 上一篇文章总结了linear hard SVM,解法很直观,直接从SVM的定义出发,经过等价变换,转成QP问题求解。这一讲,从另一个角度描述hard SVM的解法,不那么直观,但是可以避免feature转换时的数据计算,这样就可以利用一些很高纬度(甚至是无限维度)的feature转换,得到一些更精细的解。   拉格朗日乘子式 首先,回顾一下SVM问题的定义,如下: 线性约束很烦,不...

机器学习基石--学习笔记02--Hard Dual SVM
文章 2017-09-12 来自:开发者社区

机器学习基石--学习笔记01--linear hard SVM

背景 支持向量机(SVM)背后的数学知识比较复杂,之前尝试过在网上搜索一些资料自学,但是效果不佳。所以,在我的数据挖掘工具箱中,一直不会使用SVM这个利器。最近,台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理,所以机会难得,一定要好好把握这次机会,将SVM背后的原理梳理清楚并记录下来。这篇文章总结第一讲linear hard SVM的相关内容。   &n...

机器学习基石--学习笔记01--linear hard SVM
文章 2017-09-06 来自:开发者社区

机器学习技法--学习笔记04--Soft SVM

背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本,必须要求每个点都被正确的区分开。但是,实际情况时很少出现这种情况的,因为噪声数据时无法避免的。所以,需要在hard SVM上添加容错机制,使得可以容忍少量噪声数据。   "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化,在目标函数添加错误累加项,然后加一个系数,控制对错误的容忍度,并且在约束中添加错误容忍度的约束,形式如下:   ...

机器学习技法--学习笔记04--Soft SVM

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