08 SVM - 軟間隔模型演算法流程
七、SVM的軟間隔模型演算法
輸入線性可分的m個樣本資料{(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},其中x為n維的特徵向量,y為二元輸出,取值為+1或者-1;SVM模型輸出為引數w、b以及分類決策函式。
1、選擇一個懲罰係數C>0,構造約束優化問題;
2、使用SMO演算法求出上式優化中對應的最優解β*;
3、找出所有的支援向量集合S; 其實每一個支援向量對應的b都是相等的,所以無需考慮所有的支援向量先求和再平均,求一個即可。
4、更新引數w、b的值;
5、構建最終的分類器
八、SVM的軟間隔模型總結
1、可以解決線性資料中攜帶異常點的分類模型構建的問題;
2、通過引入懲罰項係數(鬆弛因子),可以增加模型的泛化能力,即__魯棒性__ (使模型不會去迎合異常值);
3、如果給定的懲罰項係數越小,表示在模型構建的時候,就允許存在越多的分類錯誤的樣本, 也就表示此時模型的準確率會比較低;如果懲罰項係數越大,表示在模型構建的時候,就越不允許存在分類錯誤的樣本,也就表示此時模型的準確率會比較高。
相關推薦
08 SVM - 軟間隔模型演算法流程
07 SVM - 軟間隔模型 七、SVM的軟間隔模型演算法 輸入線性可分的m個樣本資料{(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},其中x為n維的特徵向量,y為二元輸出,取值為+1或者-1;SVM模型輸出為引數w、b以及分類決策函式。 1、選擇一個懲罰係數C>0,構造約束優化問題;
07 SVM - 軟間隔模型
六、硬間隔和軟間隔模型 之前兩章介紹的內容是硬間隔模型:《05 SVM - 支援向量機 - 概念、線性可分》《06 SVM - 線性可分SVM演算法和案例》 線性可分SVM中要求資料必須是線性可分的,才可以找到分類的超平面,但是有的時候線性資料集中存在少量的異常點,由於這些異常點導致了資料集不能夠線性劃分
斯坦福CS229機器學習筆記-Lecture8- SVM支援向量機 之核方法 + 軟間隔 + SMO 演算法
作者:teeyohuang 本文系原創,供交流學習使用,轉載請註明出處,謝謝 宣告:此係列博文根據斯坦福CS229課程,吳恩達主講 所寫,為本人自學筆記,寫成部落格分享出來 博文中部分圖片和公式都來源於CS229官方notes。
(3).支援向量機SVM——軟間隔最大化公式手寫詳細推導
線性可分問題的支援向量機學習方法,對線性不可分訓練資料是不適應的,因為這時上一節中不等式約束不能成立,如何擴充套件到線性不可分問題呢?這就需要修改硬間隔最大化,使其成為軟間隔最大化。 通常情況下訓練資料中有一些特異的點,將這些特異的點去處後,剩下的樣本組成的集合是線性可分的。線性不可分的意思
SVM——軟間隔最大化
回憶SVM硬間隔最大化所對應的優化問題 minw,b12∥w∥2s.t.y(i)(wTx(i)+b)⩾1i=1,⋯,mminw,b12‖w‖2s.t.y(i)(wTx(i)+b)⩾1i=1,⋯,m 對於約束條件,並不是所有樣本都能滿足,換句話說,可能存在某個
機器學習,詳解SVM軟間隔與對偶問題
今天是**機器學習專題**的第34篇文章,我們繼續來聊聊SVM模型。 我們在上一篇文章當中推導了SVM模型在硬間隔的原理以及公式,最後我們消去了所有的變數,只剩下了$\alpha$。在硬間隔模型當中,樣本是線性可分的,也就是說-1和1的類別可以找到一個平面將它完美分開。但是在實際當中,這樣的情況幾乎是不
資料探勘十大演算法——支援向量機SVM(二):線性支援向量機的軟間隔最大化模型
首先感謝“劉建平pinard”的淵博知識以及文中詳細準確的推導!!! 支援向量機原理SVM系列文章共分為5部分: (一)線性支援向量機 (二)線性支援向量機的軟間隔最大化模型 (三)線性不可分支援向量機與核函式 (四)SMO演算法原理 (五)線性支援迴歸
SVM支援向量機原理(二) 線性支援向量機的軟間隔最大化模型
在支援向量機原理(一) 線性支援向量機中,我們對線性可分SVM的模型和損失函式優化做了總結。最後我們提到了有時候不能線性可分的原因是線性資料集裡面多了少量的異常點,由於這些異常點導致了資料集不能線性可分,本篇就對線性支援向量機如何處理這些異常點的原理方法做一個總結。 1
軟件測試模型以及流程
ont pre 級別 log 時間 需要 測試流程 h模型 標準 軟件測試模型 V模型 在V模型中,如果研發活動沒有輸出物,那麽測試工程就不能開展測試工作 測試工作的開展落後於開發工作 W模型,又叫雙V模型 測試活動和研發活動是並行開展,在軟件生產演進的過程中,增加了確認
SVM支援向量機系列理論(四) 軟間隔支援向量機
4.1 軟間隔SVM的經典問題 4.2 軟間隔SVM的對偶問題 4.2.1 軟間隔SVM的對偶問題學習演算法 4.3 軟間
支援向量機(SVM)第三章---軟間隔
參考周老師《機器學習》 在前面兩章裡,我們都是假設樣本在原始空間或者高維空間裡線性可分,並且我們提到核函式的選擇成為SVM的關鍵。即使我們找到了合適的核函式,也難斷定是否是因過擬合造成的。 引入軟間隔,允許一些樣本不滿足約束條件。在前面兩章所介紹的都是硬間隔,即所有樣本都必須滿足約束
06 SVM - 線性可分模型演算法和案例
三、線性可分SVM演算法流程 輸入線性可分的m個樣本資料{(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},其中x為n維的特徵向量,y為二元輸出,取值為+1或者-1;SVM模型輸出為引數w、b以及分類決策函式。 1、構造約束優化問題; 2、使用SMO演算法求出上式優化中對應
手推SVM(三)-軟間隔和損失函式的推導
軟間隔的提出 對偶問題及其化簡 引數的求解 引數的調優 1.軟間隔的提出 上一篇文章(手推SVM(二)-核方法 )我們用核方法來解決線性不可分問題,但如果即使對映到高維空間中,仍然有部分點不能完美的區分開呢? 如圖,無論核函式怎麼選取,都不
詳解SVM系列(四):線性支援向量機與軟間隔最大化
線性支援向量機 線性可分問題的支援向量機學習方法,對線性不可分訓練資料是不適用的,因為這時上述方法的不等式約束並不能都成立。 舉2個例子: 如果沒有混入異常點,導致不能線性可分,則資料可以按上面的實線來做超平面分離的。 這種情況雖然不是不可分的,但是由於其中的一個藍色點不滿足線性
SVM中的軟間隔最大化與硬間隔最大化
參考文獻:https://blog.csdn.net/Dominic_S/article/details/83002153 1.硬間隔最大化 對於以上的KKT條件可以看出,對於任意的訓練樣本總有ai=0或者yif(xi) - 1=0即yif(xi) = 11)當ai=0
SVM 支援向量機(2) 軟間隔最大化與核方法
對於某些資料集, 並不能找到一個超平面把它們分開, 也就是說不能找到一組w⃗ ,b, 滿足yi(w⃗ ⋅x⃗ i+b)≥1, 解決辦法就是引入一個鬆弛變數ξi, 讓所有樣本點都滿足yi(w⃗ ⋅x⃗ i+b)≥1−ξi, 這樣得到一個新的約束條件, 可以注意到ξ
[機器學習]機器學習筆記整理08- SVM演算法原理及實現
<html> 1 背景 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出 目前的版本(so
機器學習——支援向量機SVM之軟間隔與正則化
1、在SVM基本型的討論中,我們一直假定樣本在樣本空間或特徵空間中是線性可分的,即存在一個超平面能將不同類的樣本完全劃分開 2、然而現實任務中往往很難確定合適的核函式使得訓練樣本在特徵空間中線性可分,即使恰好找到某個核函式使訓練集樣本在特徵空間中線性可分,也很難判斷是否
SVM學習筆記-軟間隔SVM
SVMSVM學習筆記第四篇 Soft-Margin Support Vector Machine 這篇介紹的是Soft-Margin SVMSoft-Margin SVM,也就是再將SVMSVM做一些變化,或者是針對Hard-Margin SVMHard
支援向量機SVM(二):基於軟間隔最大化的線性SVM
前言 由上節,線性可分SVM的學習模型為 minω,b12∣∣ω∣∣2s.t.1−yi(ω⋅xi+b)≤0\begin{aligned} \min_{\bm\omega, b} &\quad\frac{1}{2}||\bm\omega|