支持向量
在线性不可分的情况下，对偶问题的解
中对应于alphai>0的样本点（xi,yi）的实例xi称为支持向量（软间隔支持向量）
软间隔支持向量xi或者在间隔边界上，或者在间隔边界和分离超平面之间，或者在误分类一侧。当eta=1时恰好落在分离超平面上
合页损失函数
对于线性支持向量机学习来说，其模型为分离超平面wx+b=0以及决策函数f(x
)=sign(wx+b)，其学习策略为软间隔最大化，学习算法为凸二次规划：
线性支持向量机学习还有另外一种解释，就是最小化以下目标函数：
目标函数的第一项为经验损失函数
这就是说，当样本被正确分类且函数间隔（确信度）y(wx+b)大于1时，损失是0，否则损失是1-y(wx+b)。特别注意间隔边界到分离平面之间的点损失不是0。第二项是系数为lambda的w的L2范数是正则化项
合页函数是0-1损失函数推导而来（也是二分类问题真正的损失函数，但不是连续可导的）
1.支持向量机（SVM）概述 （1）支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是一种二元...
支持向量机(SVM)本身是针对二分类问题提出的，而SVR（支持向量回归）是SVM（支持向量机）中的一个重要的应用分...
第6章 支持向量机 支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一...
SVM：寻找支持向量、预测： 线性支持向量机：可分情况 ——使用svm寻找二维数据的决策平面： 结果如下 SVC(...
SVM！ 参考资料支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）参考资料支持向量机（SVM）从入门到放弃再到掌握 支持...
支持向量机SVM（Support Vector Machine） 一、支持向量机的原理 Support Vecto...
一、什么是支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine,SVM）也称为支持向量网络。是一类...
支持向量机 支持向量机(suport vector machine，简称：SVM)，是一种常用于二分类的学习模型。...
一、支持向量机SVM（support vector machine） SVC分类，SVR回归--统称SVM 支持向...
支持向量机算法概述 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）这个算法的名字很抽象，简单...
本文标题：SVM支持向量机（二）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vbmolxtx.html
网友评论