SVM现在主流的有两个方法.一个是传统的推导,计算支持向量求解的方法,一个是近几年兴起的梯度下降的方法. 梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作为损失函数,所以最近也有人提出的深度SVM其实就是使用hinge loss的神经网络. 本文的目的是讲解传统的推导. SVM的超平面 SVM模型的基本原理,就是寻找一个合适的超平面,把两类的样本正确分开.单个SVM只能处理二分类,多分类需要多个SVM. [什么是超平面?] 超平面就是n维度空间的n-1维度的子空间.换成人话就是2维空间中的1维度…

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

Max Margin svm 即Suport Vector Machine, 中文意为:支持向量机. 对于二分类问题, 在样本空间中(即便是多维向量, 在空间中可表示为一个点). svm的核心思想就是假设在这2波点的边缘处, 能找到一条直线 \(w^Tx + b=0\), 能够把这2波点分开, 且该直线上到这2波点的边界(离对方)的点的距离相等, 约束就是使得这个分隔的距离(margin)尽可能大. 从几何上来说, 其实就是3条平行线 上: \(w^Tx + b = 1\) 中: \(w^Tx…

目录 SVM 1. 定义 1.1 函数间隔和几何间隔 1.2 间隔最大化 2. 线性可分SVM 2.1 对偶问题 2.2 序列最小最优算法(SMO) 3. 线性不可分SVM 3.1 松弛变量 3.2 求解对偶问题 3.3 支持向量求解参数\(w,b\) 4. 非线性SVM 5. Reference: SVM   支持向量机是一种二分类模型,它以间隔最大作为优化目标,因此它比感知机仅仅以误分类推动的模型要优胜不少.数据线性可分时,SVM直接以间隔最大训练出一个线性分类模型.当数据线性不可分时,SV…

(1)代码题(leetcode类型),主要考察数据结构和基础算法,以及代码基本功 虽然这部分跟机器学习,深度学习关系不大,但也是面试的重中之重.基本每家公司的面试都问了大量的算法题和代码题,即使是商汤.face++这样的深度学习公司,考察这部分的时间也占到了我很多轮面试的60%甚至70%以上.我去face++面试的时候,面试官是residual net,shuffle net的作者:但他们的面试中,写代码题依旧是主要的部分. 大部分题目都不难,基本是leetcode medium的难度.但是要求…

2020.1.5更新 我看过的后面会加上评价 编程学习 java开源项目汇总: https://github.com/Snailclimb/awesome-java 大数据学习入门: https://github.com/heibaiying/BigData-Notes Java从入门到进阶学习: https://github.com/hollischuang/toBeTopJavaer 前端小课(不知道后续还更新不): https://github.com/lefex/FE 前段开发者手册(2…

SVM 时间复杂度一般为O(N³) 最重要的是推导过程 NIPS(机器学习顶级会议) 如果给定一个训练集,我们的目标是给定一个边界(一条线),离他最近的训练集样本路越宽越好 下面的几张图反映了SVM的推导过程,可惜,这个文本编辑框不太熟,没法解释具体个中过程,只好 先说中间涉及的各个知识. KEY IDEAS 推导过程: 图(1) 涉及到向量的投影,,以中间距离正负样本点几乎等宽的粗线为分界线 l,从原点引出一条向量W,垂直于 l,X正为正样本点, X负为负样本点,大于1为正,小于1为负,以此分…

标准最大margin问题 假设data是linear seperable的 优化目标 希望 margin(w),i.e, 最小的点到直线的距离 最大 即是要得到最右的线,它对噪声的鲁棒性最好 得到的分类器很简单,线一侧为x,另一侧为o 预备知识:点到直线的距离  为了推导方便,不再将截距 bias b并入向量w中 点到直线的距离推导 假设 平面方程是 平面方程怎么来的?参考: http://netedu.xauat.edu.cn/jpkc/netedu/jpkc/gdsx/homepage/5j…

其实目前国内几乎只要是技术岗,面试中都100%会问算法和数据结构. 这两者能快速体现候选人真实的水平,比如代码量,代码的质量,性能,思维是否有逻辑,是否灵活. 算法结果概述 1.前言 1.应用范围:机器学习.数据挖掘.自然语言处理.图形学等. 2.求职方面的考点:贪心.分治.动态规划.树.图等.而且考官非常喜欢用算法来验证你的代码水平! 2.概述 1.定义:简单的说,算法就是解决问题的方式. 2.特点:有穷性.确定性.可行性.有输入&输出. 3.基础算法: 1.穷举法:求N个数的全部排列.8皇后…

1.将公式中的distance具体化 将$w_0$单独抽出作为$b$,$w=(w_1,...,w_n),x=(x_1,...,x_n)$ 则分割平面为:$w^Tx+b=0$ A.证明w为法向量     设两点$x',x''$都在平面上,所以有     $w^Tx'=w^Tx''=-b$     $w^T(x'-x'')=0$     可以知道$x'-x''$是平面上的一个向量,$w$和它垂直,所以为法向量 B.距离表示为x-x'到法向量的投影,同时使用第一个限制条件     $distance=…