免费做思维导图的网站,抖音seo培训,佛山网站搜索引擎优化,wordpress主题防盗版【阅读时间】13min - 19min【内容简介】详解解读什么是支持向量机#xff0c;如何解支持向量以及涉及的拉普拉斯乘子法#xff0c;还有核方法的解读。1什么是支持向量机-SVM支持向量机-SVM(Support Vector Machine)从本质来说是一种#xff1a;用一条线#xff08;方程如何解支持向量以及涉及的拉普拉斯乘子法还有核方法的解读。1什么是支持向量机-SVM支持向量机-SVM(Support Vector Machine)从本质来说是一种用一条线方程分类两种事物。有了直观的感知在定义这一节在做一些深入的思考分解名词Support Vector Machine并尝试解释2 如何求解支持向量机对于我们需要求解的这个超平面直线来说我们知道它离两边一样远待分类的两个部分的样本点最近的距离就是到支持向量中的点的距离根据这两点抽象SVM的直接表达Directly Representation其实这个公式是一点也不抽象需要更进一步的用符号来表达。我们知道在准确描述世界运行的规律这件事上数学比文字要准确并且无歧义的多文字例子直观啰嗦数学公式准确简介硬间隔 补充一些关于二次规划算法的相关(3)式的约束是一个不等式约束所以我们可以使用KKT条件得到三个条件使用这些条件可以构建高效算法来解这个方程比如SMOSequential Minimal Optimization就是其中一个比较著名的。至于SMO是如何做的考虑到现代很多SVM的Pakage都是直接拿来用秉承着前人付出了努力造了轮子就不重复造的核心精神直接调用就好软间隔 已经说明了如何求得方程以上的推导形式都是建立在样本数据线性可分的基础上如果样本数据你中有我我中有你线性不可分应该如何处理呢这里就需要引入软间隔Soft Margin意味着允许支持向量机在一定程度上出错三种常见损失函数如下图(8)式就是常见的软间隔支持向量机其中每一个样本都有一个对应的松弛变量用以表征该样本不满足约束的程度求解的方法同理硬间隔支持向量机3 支持向量机扩展核方法 以上我们求解的支持向量机都是在线性情况下的那么非线性情况下如何处理这里就引入核方法对于这样的问题可以将样本从原始空间映射到一个更高为的特征空间使得样本在这个特征空间内线性可分。同理上文中引入拉格朗日乘子求解整个方程后可得也可以通过函数组合得到这些值多类问题 多类问题可以使用两两做支持向量机再由所有的支持向量机投票选出这个类别的归属被称为one-versus-one approace。更多文章欢迎访问https://charlesliuyx.github.io或者访问原文链接Reference知乎各类回答Wiki百科PRML周志华-机器学习
