机器学习平台 PAI笔记支持向量机的相关内容

【吴恩达机器学习笔记】十、支持向量机

十、支持向量机1. 优化目标在讲支持向量机之前，我们先从逻辑回归开始渡过到支持向量机。上面图中粉红色的那条线就是支持向量机的曲线，和逻辑回归很相似，代价函数都分两个部分构成。支持向量机（Support vector machine）- SVM支持向量机和逻辑回归不相同的主要在两个地方：支持向量机代价...

机器学习测试笔记（13）——支持向量机（下）

接下来我们看一下gamma参数。def gamma_for_RBF(): wine = datasets.load_wine() #选取数据集前两个特征 X = wine.data[:,:2] y = wine.target C = 1.0 #SVM参数正则化 models =(svm...

机器学习测试笔记（13）——支持向量机（上）

1. 线性可分与线性不可分上图左边为线性可分的，通过一条直线就可以把两类分开；而右边是线性不可分的，如何用一条线都不能把红黑两个分离开。对...

机器学习笔记5-支持向量机1

前言：支持向量机这一节是看的中国mooc网上浙大胡浩基的课，感觉还是中文讲课的比较清晰易懂，再结合看了周志华的《机器学习》。看完视频再看瓜书才明白上面那些公式是怎么来的，可能对于初学者来说还是母语的视频教学更好懂。一开始看瓜书真的是头痛，全是各种数学公式，推导过程也没有。1.支持向量机（suppor...

机器学习笔记5-支持向量机2

1.低维到高维的映射根据上一节的结论，我们主要要做的就是解决线性可分的问题，线性可分的问题最后会被转换为一个凸函数的问题就认为是有解的。但是并不是每个问题都是线性可分的。遇到线性不可分的问题，我们可以将低维映射到高维。比如，二维映射到三维：当特征空间的维度M上升时，对应的（ω，b）待估计参数的维度...

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 支持向量机

网易公开课，第6，7，8课 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf SVM-支持向量机算法概述, 这篇讲的挺好，可以参考先继续前面对线性分类器的讨论，通过机器学习算法找到的线性分类的线，不...

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更新时间 2024-02-19 10:26:51

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