23 机器学习 - 证明SVM(上)
说实话,凡是涉及到要证明的东西.理论,便一般不是怎么好惹的东西。绝大部分时候,看懂一个东西不难,但证明一个东西则需要点数学功底,进一步,证明一个东西也不是特别难,难的是从零开始发明创造这个东西的时候,则显艰难(因为任何时代,大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果,前人所做的是开创性工作,而这往往是最艰难最有价值的,他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过,他不过是站在巨人的肩上。你,我则更是如此....

22 机器学习 - 深入SVM(下)
2.2 核函数:如何处理非线性数据来看个核函数的例子。如下图所示的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,这样的数据本身就是线性不可分的,此时咱们该如何把这两类数据分开呢(下文将会有一个相应的三维空间图)?事实上,上图所述的这个数据集,是用两个半径不同的圆圈加上了少量的噪音生成得到的,所以,一个理想的分界应该是一个“圆圈”而不是一条线(超平面)。如果用 X1 和 X2 来表示这个二维平面的两个坐标的....

22 机器学习 - 深入SVM(上)
1 从线性可分到线性不可分1.1 从原始问题到对偶问题的求解接着考虑之前得到的目标函数:因为现在的目标函数是二次的,约束条件是线性的,所以它是一个凸二次规划问题。这个问题可以用现成的QP (Quadratic Programming) 优化包进行求解。一言以蔽之:在一定的约束条件下,目标最优,损失最小。此外,由于这个问题的特殊结构,还可以通过拉格朗日对偶性(Lagrange Duality)变换....

21 机器学习 - SVM
支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。1.分类标准的起源:Logistic回归理解SVM,咱们必须先弄清楚一个概念:线性分类器。给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些数....

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(Loss Function)MSE(均方误差)J=12m∑i=1m(yi′−yi)2通过梯度下降法或正规方程(θ=(xTx)−1xTy)求出使得代价函数最小的参数两者区别梯度下降正规方程需要选择学习率不需要当特征数量较大时也能较好适用(O(kn^2))需要计算(X^TX^-1),如果特征数量n较大则运算代价大,通常n小于10000时可接受....

机器学习SVM算法数字识别器
1 SVM算法api1.1 SVM算法api综述SVM方法既可以用于分类(二/多分类),也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性,对未知数据拥有很强的泛化能力,特别是在数据量较少的情况下,相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。使用SVM作为模型时,通常采用如下流程:对样本数据进行归一化应用核函数对样本进行映射**(最常采用和核函数是RBF和Linear,在样本线性可分时,Linear效....

机器学习SVM算法原理
1 定义输入数据假设给定一个特征空间上的训练集为:T={(x_1, y_1),(x_2,y_2)…,(x_N,y_N)}T={(x1,y1),(x2,y2)…,(x**N,y**N)}x_i \in R^n, y_i \in {+1, -1}, i=1,2,…,N.x**i∈R**n,y**i∈{+1,−1},i=1,2,…,N.其中,(xi,yi)称为样本点。xi为第i个实例(样本),yi为的....

机器学习SVM函数
1 SVM的损失函数在SVM中,我们主要讨论三种损失函数:绿色:0/1损失当正例的点落在y=0这个超平面的下边,说明是分类正确,无论距离超平面所远多近,误差都是0.当这个正例的样本点落在y=0的上方的时候,说明分类错误,无论距离多远多近,误差都为1.图像就是上图绿色线。蓝色:SVM Hinge损失函数当一个正例的点落在y=1的直线上,距离超平面长度1,那么1-ξ=1,ξ=0,也就是说误差为0;当....

机器学习SVM算法入门
1 SVM算法简介1.1 SVM算法导入在很久以前的情人节,大侠要去救他的爱人,但魔鬼和他玩了一个游戏。魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球,说:“你用一根棍分开它们?要求:尽量在放更多球之后,仍然适用。”于是大侠这样放,干的不错?然后魔鬼,又在桌上放了更多的球,似乎有一个球站错了阵营。怎么办??把分解的小棍儿变粗。SVM就是试图把棍放在最佳位置,好让在棍的两边有尽可能大的间隙。现在即使魔鬼放....

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务,旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态,如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法,使用三种常见的分类算法:支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)和决策树,通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能,选取最优的算法进行情绪识别。所有算法均在MATLAB环境下进行仿真实验。该算法的主要步骤如下: 第一步:数据预处.....

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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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