【機器學習】SVM核函式的計算
在優化好
我們引入核函式
我們已知幾個常用核函式,比如多項式核函式和徑向基核函式。多項式核函式的的定義為
徑向基核函式定義為
相關推薦
【機器學習】SVM核函式的計算
J=∑iαi−12∑i∑jαiαjdidjk(xi)Tk(xj)=∑iαi−12∑i∑jαiαjdidjK(xi,xj)subjectto∑αidi=0,0≤αi≤C 在優化好αi拉格朗日量後,我們得
【機器學習】--SVM從初始到應用
圖片 eight 不變 VM 向上 解決 支持向量 In TP 一、前述 SVM在2012年前還是很牛逼的,但是12年之後神經網絡更牛逼些,但我們還是很有必要了解SVM的。 二、具體 1、問題引入 要解決的問題:基於以下問題對SVM進行推導 1.1 3條線都可以將兩邊點分類
【機器學習】交叉熵函式的使用及推導
前言 說明:本文只討論Logistic迴歸的交叉熵,對Softmax迴歸的交叉熵類似。 minist手寫數字識別就是用交叉熵作為代價函式。 1.從方差代價函式說起 代價函式經常用方差代價函式(即採用均方誤差MSE),比如對於一個神經元(單輸入單輸出,s
【機器學習】各種損失函式
2.平方損失函式(quadratic loss function) L(Y,f(X))=(Y−f(X))2 L(Y,f(X))=(Y−f(X))2 該損失函式的意義也很簡單,就是取預測差距的平方。 3.絕對值損失函式(absolute loss function)
【模式識別】SVM核函式
以下是幾種常用的核函式表示:線性核(Linear Kernel)多項式核(Polynomial Kernel)徑向基核函式(Radial Basis Function)也叫高斯核(Gaussian Kernel),因為可以看成如下核函式的領一個種形式:徑向基函式是指取值僅僅依
【機器學習】常用損失函式
損失函式一般用作機器學習的目標函式,訓練引數的目的是使損失最小化。一般的方法是求導得0。先介紹一下經驗風險和結構風險。假設一個樣本的損失函式為 l (
【機器學習】SVM基礎知識+程式碼實現
1. 基本知識 二分類:通過分離超平面對資料點進行分類,訓練分離超平面。 原理:最大化支援向量到分離超平面的距離。支援向量:離分離超平面最近的點。 2. 完全線性可分(硬間隔) 2.1 SVM基本型 分離超平面:。(訓練中更新w和b,或alpha,使得分離超
【機器學習】tensorflow: GPU求解帶核函式的SVM二分類支援向量機
SVM本身是一個最優化問題,因此理所當然可以用簡單的最優化方法來求解,比如SGD。2007年pegasos就發表了一篇文章講述簡單的求解SVM最優化的問題。其求解形式簡單,但是並沒有解決核函式計算量巨大的問題。這裡給出了一個tensorflow的帶核函式的SVM
【機器學習】支援向量機(4)——非線性支援向量機(核函式)
前言 當訓練資料集線性可分或者近似線性可分時,前面我們在文一以及文二已經介紹了線性可分支援向量機和線性支援向量機。但是有時訓練資料集是非線性的,這時就可以使用非線性支援向量機。 非線性支援向量機的主要特點就是利用了核技巧。 非線性分類問題 如
【機器學習】支持向量機(SVM)
cto nom 機器 ins 神經網絡 學習 參數 mage 36-6 感謝中國人民大學胡鶴老師,課程深入淺出,非常好 關於SVM 可以做線性分類、非線性分類、線性回歸等,相比邏輯回歸、線性回歸、決策樹等模型(非神經網絡)功效最好 傳統線性分類:選出兩堆數據的質心,並
【機器學習】一文讀懂機器學習常用損失函式
損失函式(loss function)是用來估量模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度,它是一個非負實值函式,通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函式越小,模型的魯棒性就越好。損失函式是經驗風險函式的核心部分,也是結構風險函式重要組成部分。模型的結構風險函式包括了經驗風險項和正則項,通常可以
【機器學習】HOG+SVM進行車輛檢測的流程及原始碼
在進行機器學習檢測車道線時,參考了這篇博文,基於LBP+SVM實現了車道線檢測的初步效果。覺得講解很到位,程式碼也容易理解和修改,故在此分享,供更多人學習。原地址:https://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4658478.html HOG
【機器學習】先驗概率、似然函式、後驗概率、對數似然函式等概念的理解
1)先驗:統計歷史上的經驗而知當下發生的概率; 2)後驗:當下由因及果的概率; 2、網上有個例子說的透徹: 1)先驗——根據若干年的統計(經驗)或者氣候(常識),某地方下雨的概率; 2)似然——看到了某種結果,對產生結果的原因作出假設:是颳風了?還是有烏雲?還是
【機器學習】為什麼負梯度方向是目標函式下降最快的方向
在機器學習中,我們的目標是最小化損失函式: J ( θ
【機器學習】【視覺化】Matplotlib的scatter函式用法
本文出處:http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/49646311 最近開始學習Python程式設計,遇到scatter函式,感覺裡面的引數不知道什麼意思於是查資料,最後總結如下: 1、scatter函式原型 2、
【機器學習】用libsvm C++訓練SVM模型
前言:本文大水文一篇,大神請繞道。在正文之前,首先假設讀者都已經瞭解SVM(即支援向量機)模型。 1. introduction libsvm是臺灣大學林智仁(Chih-Jen Lin)教授於2001年開發的一套支援向量機的工具包,可以很方便地對資料進行分類
【機器學習】支援向量機SVM原理及推導
參考:http://blog.csdn.net/ajianyingxiaoqinghan/article/details/72897399 部分圖片來自於上面部落格。 0 由來 在二分類問題中,我們可以計算資料代入模型後得到的結果,如果這個結果有明顯的區別,
【機器學習】Ranking SVM原理
假定有x1,x2,x3三個點,查詢q,對應的查詢排序結果為x1,x2,x3。那麼可獲得新的點,即x1-x2,x1-x3, x2-x3, x2-x1,x3-x1,x3-x2,它們的標籤分別為1,1,1,-1,-1,-1。 有了資料點,以及標籤,就領用傳統的SVM,訓練出超平面。 在測試的時候,
【機器學習】先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、 似然函式
Original url: http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49130173 一、先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、 似然函式 在機器學習中,這些概念總會涉及到,但從來沒有真正理解透徹他們之間的聯絡。下面打算好好從
【機器學習】支援向量機SVM及例項應用
【機器學習】支援向量機1.分類超平面與最大間隔2.對偶問題與拉格朗日乘子法3.核函式4.軟間隔與正則化 準備: 資料集 匯入SVM模組 步驟:1.讀取資料集 2.劃分訓練樣本與測試樣本 3.訓練SVM