1 介紹

本文將介紹hinge loss E(w)以及其梯度∇E(w)。並利用批量梯度下降方法來優化hinge loss實現SVM多分類。利用hinge loss在手寫字資料庫上實驗，能達到87.040%的正確識別率。

2. hinge loss

根據二分類的SVM目標函式，我們可以定義多分類的SVM目標函式：
E(w1,…,wk)=∑kj=112||wj||2+C∑ni=1L((w1,…,wk),(xi,yi)).

其中T={(x1,y1),…,(xn,yn)}為訓練集。L((w1,…,wk),(x,y))=max(0,maxy′≠ywTy′x+1−wTyx). 二分類SVM轉化為多分類SVM的相關資料和公式推導可以參見其他文獻。
2. 接下介紹E

(w)的梯度計算。
(a) 如果 wTy≥wTy^x+1, 那麼

∂L((w1,w2,…,wk),(x,y))∂wj,l=0

(b) 如果 wTy<wTy^x+1 和 j=y, 那麼

∂L((w1,w2,…,wk),(x,y))∂wj,l=−xl

∂L((w1,w2,…,wk),(x,y))∂wj,l=xl

(d) 如果 wTy<wTy^x+1 和 j≠y and j≠y^, 那麼

∂L((

matlab利用hinge loss實現多分類SVM

1 介紹本文將介紹hinge loss E(w)以及其梯度∇E(w)。並利用批量梯度下降方法來優化hinge loss實現SVM多分類。利用hinge loss在手寫字資料庫上實驗，能達到87.040%的正確識別率。 2. hinge los

SVM實現多分類的三種方案

一次 libs 工程類函數合並 clas 情況之一設計轉載自：http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html SVM本身是一個二值分類器　　SVM算法最初是為二值分類問題設計的，當處理多類問題時，就需要構造合適的多類

SVM的實現多分類的幾種方法以及優缺點詳解

轉載自： SVM本身是一個二值分類器　　SVM演算法最初是為二值分類問題設計的，當處理多類問題時，就需要構造合適的多類分類器。　　目前，構造SVM多類分類器的方法主要有兩類　　（1）直接法，直接在目標函式上進行修改，將多個分類面的引數求解合併到一個最優化

利用sklearn實現多分類demo

常見的文字分類中，二分類問題居多，多分類問題其實也挺常見的，這裡簡單給出一個多分類的實驗demo。 1 引入相應的庫 # 引入必要的庫 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from ite

uni-app圖片壓縮轉base64位利用遞歸來實現多張圖片壓縮

form raw zip nbsp trunc ucc 1.9 兩個文件 gettime //選擇圖片 chooseImage(){ let that =this uni.chooseImage({ sizeType: [‘original‘,‘c

利用vue-i18n實現多語言切換

在angular中有ngx-translate解決i18n的需求，vue也具備這樣的能力，利用vue-i18n，我們可以實現多語言的切換，可以輕鬆搞定大部分的需求，包括中英文切換，以及詞條的變更。詞條變更在基線版本真的是經常會遇到的，本人深有體會。不扯淡了，說一下vue-i18n基本的使

利用web work實現多執行緒非同步機制，打造頁面單步除錯IDE

我們已經完成了整個編譯器的開發，現在我們做一個能夠單步除錯的頁面IDE，完成本章程式碼後，我們可以實現下面如圖所示功能：頁面IDE可以顯示每行程式碼所在的行，單擊某一行，在改行前面會出現一個紅點表示斷點，點選Parsing按鈕後，進入單步除錯模式，然後每點一次step按鈕，頁

recyclerview+viewpager實現多分類fragment介面仿京東分類介面

好久沒寫部落格了，今天決定寫一篇簡單的功能實現熱熱手這是我2018年10月份在京東app錄製的他們的分類介面，今天主要就是實現這樣的一個分類的介面整理思路首先整理思路啊。整體介面的實現方式可能很多，但是需要儘可能的用簡單的方式，比如左邊的分類介面和右邊的

ajax 利用formdata物件實現多檔案上傳

$(function(){ $("#btn").click(function(){ var formData = new FormData(); for(var i=0; i<$('#file')[0].files.l

基於粒子群演算法的概率神經網路實現多分類（PSO_PNN）

基於粒子群演算法的概率神經網路實現多分類：用粒子群演算法（PSO）實現概率神經網路中（PNN）的引數spread的最優化，並用PNN實現訓練並測試多類別資料，多分類效果很棒，有需要請聯絡[email protected]，需要一定費用。

機器學習（二十一）——Optimizer, 單分類SVM&多分類SVM, 時間序列分析

Optimizer 在《機器學習（一）》中，我們已經指出梯度下降是解決凸優化問題的一般方法。而如何更有效率的梯度下降，就是本節中Optimizer的責任了。 Momentum Momentum是梯度下降法中一種常用的加速技術。其公式為： vt

基於Tensorflow實現多分類支援向量機

1、匯入必要的程式設計庫； import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import datasets sess = tf.Se

多分類SVM的應用核函式的選取及程式碼示例

一、應用SVM的關鍵在於核函式的選用，常用於影象處理的核函式主要有三個：linear（線性核）, rbf(徑向基函式)，polynomial(多項式核)。核函式的選用：針對不同的特徵向量型別選用不同的核函式，簡單選用核函式的方法就是： 1、linear:針對的是高維特徵

ModelDriven利用泛型實現多個Action得到不同的getModel類

public class BaseAction<T> extends ActionSupport implements ModelDriven<T> { Class<T> clazz; T t; public BaseAction()

多分類實現方式介紹和在Spark上實現多分類邏輯迴歸（Multinomial Logistic Regression）

利用介面來實現多型

I介面 i = new MyClass(); i.funk(); Console.ReadKey(); interface I介面 { void funk(); } class MyClass:

LInux中利用執行緒實現多個客戶端和伺服器端進行通訊

上一篇博文講了如何利用子程序實現多個客戶端和伺服器端進行通訊，那麼，這一篇部落格就來實現一下如何利用執行緒實現多個客戶端和伺服器端進行通訊程式碼實現： ser1.c #include <

利用AbstractRoutingDataSource+AOP實現多資料來源切換

實現功能實現基於springmvc+mybatis框架動態切換不同的資料來源。基礎框架springmvc4+mybatis3 實現原理主要利用了spring aop以及spring的AbstractRoutingDataSource類。

利用共享記憶體實現多程序互動

一、什麼是共享記憶體？共享記憶體（shared memory）是Unix下的多程序之間的通訊方法，這種方法通常用於一個程式的多程序間通訊，實際上多個程式間也可以通過共享記憶體來傳遞資訊。共享記憶體指在多處理器的計算機系統中，可以被不同中央處理器（CPU）訪問的

人臉識別的LOSS（多分類Softamx）

超多分類的Softmax 早期深度人臉識別方法，框架為CNN + Softmax，以“超多分類”這樣一種比較難的任務訓練CNN，強迫網路在第一個FC層形成比較緊湊的，判別力很強的深度人臉特徵，之後用於人臉識別。 Softmax優缺點 Softmax是soft（軟

matlab利用hinge loss實現多分類SVM

1 介紹

2. hinge loss

相關推薦