机器学习（七、八）：SVM（支持向量机）【最优间隔分类、顺序最小优化算法】

由于网上有讲得非常详细的博文，所以这一节就不自己写了，写也写不到别人那么好和透彻。

jerrylead支持向量机系列：

支持向量机（一）：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html

支持向量机（二）：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982684.html

支持向量机（三）：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988406.html

支持向量机（四）：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988415.html

支持向量机（五）：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html

张雨石公开课笔记系列：

斯坦福ML公开课笔记6：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/9722701

斯坦福ML公开课笔记7：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/9774135

斯坦福ML公开课笔记8：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/9798843

时间： 2024-08-12 13:46:04

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机器学习-斯坦福：学习笔记7-最优间隔分类器问题

最优间隔分类器问题 本次课程大纲: 1. 最优间隔分类器 2. 原始优化问题&对偶优化问题(KKT条件) 3. SVM对偶问题 4. 核方法(下一讲) 复习: 支撑向量机中改动的符号: 输出y∈{-1,+1} h输出的假设值也改为{-1,+1} g(z) = { 1 , 如果z>=0;  -1, 如果z<0} hw.b(x)=g(wTx+b),这里的b相当于原来的θ0,w相当于原来θ除去θ0剩余部分,长度为n维.将截距b单提出来,方便引出支撑向量机. 函数间隔: 一个超平面(w,b)和

Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM

本文原始文章见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812,本文添加了一些自己的理解 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Sta

第七章-SVM支持向量机

在第二章中我们学习到感知机模型的相关知识,感知机模型是当数据线性可分时,如何利用一个超平面区分两类不同的数据.对于以上情况,支持向量机和感知机是非常相似的,两者的差别在于损失函数的不同.当线性不可分的情况下,SVM可以用核函数来实现对线性不可分的数据进行分类. 思维导图 硬间隔最大化和软间隔最大化 线性支持向量机与硬间隔最大化 所谓的硬间隔最大化,就是当选择一个超平面将两组数据进行分割开,在二维空间中,这个超平面是一条直线,每个点到该直线都会存在一个距离,使得每个点到直线的距离都比较大,因此我们

SVM支持向量机，训练与分类的实现（有标签）

弄懂SVM支持向量机的原理以后开始代码演练: 具体的分类思想,注释的很清楚了. # 1 思想 分类器 # 2 如何? 寻求一个最优的超平面 分类 # 3 核:line # 4 数据:样本 # 5 训练 SVM_create train predict # svm本质 寻求一个最优的超平面 分类 # svm 核: line # 身高体重 训练 预测 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1 准备data 准备两

【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(2)—简化版SMO算法

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 通过上一节我们通过引入拉格朗日乗子得到支持向量机变形公式.详细变法可以参考这位大神的博客--地址 参照拉格朗日公式F(x1,x2,...λ)=f(x1,x2,...)-λg(x1,x2...).我们把上面的式子变型为: 约束条件就变成了: 下面就根据最小优化算法SMO(Sequential Minimal Optimization).找出距离分隔面最近的点,也就是支持向量集.如下图的蓝色点所示.

（笔记）斯坦福机器学习第七讲--最优间隔分类器

本讲内容 1.Optional margin classifier(最优间隔分类器) 2.primal/dual optimization(原始优化问题和对偶优化问题)KKT conditions(KKT条件) 3.SVM dual (SVM的对偶问题) 4.kernels (核方法) 1.最优间隔分类器 对于一个线性可分的训练集合,最优间隔分类器的任务是寻找到一个超平面(w,b), 使得该超平面到训练样本的几何间隔最大. 你可以任意地成比例地缩放w和b的值,这并不会改变几何间隔的大小. 例如,

机器学习之&amp;&amp;SVM支持向量机入门:Maximum Margin Classifier

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来. --拉普拉斯 0. 前言 这是一篇SVM的入门笔记,来自我对PlusKid.JerryLead.July等大神文章的拜读心得,说是心得还不如说是读文笔记,希望在自己理解的层面上给予SVM这个伟大的机器学习算法概要介绍,让更多的热爱机器学习的伙伴们进入到SVM的世界.PS:文章会以问答的形式为主要结构. 1.概念 1.1.什么是SVM? 支持向量机即 Support Vector Machine,简称 SVM .(第一次接触SVM是在阿里大数据竞赛的时候

机器学习——svm支持向量机的原理

前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易懂的基础上,真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章. 本文在写的过程中,参考了不少资料,包括<支持向量机导论>.<统

线性可分支持向量机与软间隔最大化--SVM

线性可分支持向量机与软间隔最大化--SVM 给定线性可分的数据集 假设输入空间(特征向量)为,输出空间为. 输入 表示实例的特征向量,对应于输入空间的点: 输出 表示示例的类别. 我们说可以通过间隔最大化或者等价的求出相应的凸二次规划问题得到的分离超平面 以及决策函数: 但是,上述的解决方法对于下面的数据却不是很友好, 例如,下图中黄色的点不满足间隔大于等于1的条件 这样的数据集不是线性可分的, 但是去除少量的异常点之后,剩下的点都是线性可分的, 因此, 我们称这样的数据集是近似线性可分的. 对