认识

svm 在求解时, 通过某非线性变换 φ( x) ,将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算,而在低维输入空间又存在某个函数 K(x, x′) ,它恰好等于在高维空间中这个内积,即K( x, x′) =<φ( x) ⋅φ( x′) > 。那么支持向量机就不用计算复杂的非线性变换,而由这个函数 K(x, x′) 直接得到非线性变换的内积,使大大简化了计算。这样的函数 K(x, x′) 称为核函数。

显然, 这样的论调, 让你似懂非懂, 待我上张图,立马让你彻底理解.

svm 的对偶形式

\(max_w \ f(a) = \sum \limits _{i=1}^n a_i - \frac {1}{2} \sum \limits_{i=1}^n \sum \limits_{j=1}^n y_i y_j a_i a_j <x_i, x_j> \\ s.t.\)

\(0<= a_i \le C \\ \sum \limits_{i=1}^n a_i y_i = 0\)

里面有关于 xi, xj 的内积计算, 核函数不太严格地通俗理解就是: 核函数, 就是对原样本在不升维前前提下, 对样本做变换, 且达到了, 升维的效果, 厉害吧.

号称全站最直观解释-smv核函数-是干啥的更多相关文章

  1. 算法基础:BFS和DFS的直观解释

    算法基础:BFS和DFS的直观解释 https://cuijiahua.com/blog/2018/01/alogrithm_10.html 一.前言 我们首次接触 BFS 和 DFS 时,应该是在数 ...

  2. PCA 最大方差理论的直观解释

    PCA 这个名字看起来比较玄乎,其实就是给数据换一个坐标系,然后非常生硬地去掉一些方差很小的坐标轴. 例:三维空间中,有一些数据只分布在一个平面上,我们通过"坐标系旋转变换",使得 ...

  3. 深度学习基础系列(三)| sigmoid、tanh和relu激活函数的直观解释

    常见的激活函数有sigmoid.tanh和relu三种非线性函数,其数学表达式分别为: sigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) ...

  4. sigmoid function的直观解释

    Sigmoid function也叫Logistic function, 在logistic regression中扮演将回归估计值h(x)从 [-inf, inf]映射到[0,1]的角色. 公式为: ...

  5. 关于L1和L2的直观解释

    https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975

  6. 实例直观解释sessionid的作用

    有两个php页面,demo1.php与demo2.php.如果想要在demo1.php创建一个session需要在的demo2.php或者说其它页面都可以获取到设置的session的值,达到会话的功能 ...

  7. 【Supervised Learning】支持向量机SVM (to explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old )

    Support Vector Machines 引言 内核方法是模式分析中非常有用的算法,其中最著名的一个是支持向量机SVM 工程师在于合理使用你所拥有的toolkit 相关代码 sklearn-SV ...

  8. BP 算法之一种直观的解释

    0. 前言 之前上模式识别课程的时候,老师也讲过 MLP 的 BP 算法, 但是 ppt 过得太快,只有一个大概印象.后来课下自己也尝试看了一下 stanford deep learning 的 wi ...

  9. SVM核函数与软间隔

    核函数 在上文中我们已经了解到使用SVM处理线性可分的数据,而对于非线性数据需要引入核函数的概念它通过将数据映射到高维空间来实现线性可分.在线性不可分的情况下,支持向量机通过某种事先选择的非线性映射( ...

随机推荐

  1. Oracle EBS11i的下载

    1.登陆Oracle eDelivery https://edelivery.oracle.com/osdc/faces/Home.jspx 2.需要账号登录才能进行下载 chaomu@css.com ...

  2. Linux下进程间通信方式——使用消息队列

    一.什么是消息队列 消息队列提供了一种从一个进程向另一个进程发送一个数据块的方法.  每个数据块都被认为含有一个类型,接收进程可以独立地接收含有不同类型的数据结构.我们可以通过发送消息来避免命名管道的 ...

  3. 【LG3322】[SDOI2015]排序

    [LG3322][SDOI2015]排序 题面 洛谷 题解 交换顺序显然不影响答案,所以每种本质不同的方案就给答案贡献次数的阶乘. 从小往大的交换每次至多\(4\)中决策,复杂度\(O(4^n)\). ...

  4. [算法模板]SOS DP

    [算法模板]SOS DP 正文 SOS-DP(\(\text{Sum over Subsets}\))是用来解决这样的问题的: 其实就是子集和DP.上面每个\(F[mask]\)里面包含了\(mask ...

  5. SQL数据同步到ELK(一)- 日常开篇

    需求 在我们的实际业务中,业务数据大部分是通过传统DB做持久化,但有时会使用Solr/Elastic Search等做搜索.缓存等其他服务,那么如何将数据同步到这些异构的存储系统中呢? 这就是我最近在 ...

  6. dockerfile 的问题 FROM alpine:3.8 temporary error (try again later)

    FROM alpine:3.8 apk add xxx安装软件 fetch http://dl-cdn.alpinelinux.org/alpine/v3.8/main/x86_64/APKINDEX ...

  7. Scala反射(二)

    我们知道,scala编译器会将scala代码编译成JVM字节码,编译过程中会擦除scala特有的一些类型信息,在scala-2.10以前,只能在scala中利用java的反射机制,但是通过java反射 ...

  8. shell 一些例子

    #!/bin/bash #Filename: password.sh  by:-V love cmx stty -echo #这里表示 开启隐藏在终端的输出 read -p "Enter y ...

  9. 【Kubernetes学习之二】Kubernetes集群安装

    环境 centos 7 Kubernetes有三种安装方式:yum.二进制.kubeadm,这里演示kubeadm. 一.准备工作1.软件版本 软件 版本 kubernetes v1.15.3 Cen ...

  10. STM8L独立看门狗IWDG

    简单扼要 void IWDG_Init(void)//初始化 { IWDG->KR = 0xcc;//启动IWDG IWDG->KR = 0x55;//解除PR及RLR的写保护 IWDG- ...