機器學習（三） 支援向量機

支援向量機是一種判別模型，它構建乙個超平面使得距離這個超平面最近的點的距離最大。支援向量機的任務是在較低的模型泛化誤差下尋找乙個合適的超平面。

如果超平面的函式是如下表示式：

那麼超平面與資料點（label=1）之間的幾何關係為：

定義：幾何間隔和函式間隔

因此，轉換為帶約束的優化問題：

我們無法保證資料是線性可分的，因此需要新增損失和鬆弛變數：

新的優化問題變成：

我們假設：

那麼優化問題將為：

損失函式——hinge loss

q：下面(1)式為什麼可以由(2)式表式？

svm的拉格朗日對偶問題

q：什麼是支援向量以及它的特徵是什麼？

q：核的真實目的是什麼？(不要告訴我是為了在高維空間線性可分)

機器學習（三）支援向量機

本文只涉及二分類支援向量機。支援向量機問題可以分為三種情況來討論 1 硬間隔支援向量機 用於可以被乙個超平面嚴格分開的問題中，又稱為線性可分支援向量機 2 軟間隔支援向量機 用於可以被乙個超平面非嚴格分開的問題中，又稱線性支援向量機 3 核支援向量機 用於可以被乙個超曲面分開的問題中，又稱非線性支援...

機器學習筆記三 支援向量機

給定訓練集d，在樣本空間上找到最魯棒的超平面，將不同類別的樣本分開。對於線性可分問題，超平面的線性方程為 優化目標 找到引數w和b在劃分正確的前提下使得間隔最大，即 上述問題等價於 此為支援向量機 svm 的基本型，將引數求解問題轉化為凸二次規劃問題，為了方便求解且易於推廣到非線性情況下的核函式，採...

機器學習（三） 支援向量機（神經網路對比分析）

支援向量機的概念 在統計學習理論中發展起來的支援向量機 support vector machines,svm 方法是一種新的通用學習方法，表現出理論和實踐上的優勢。svm在非線性分類 函式逼近 模式識別等應用中有非常好的推廣能力，擺脫了長期以來形成的從生物仿生學的角度構建學習機器的束縛。此外，基於...