前言 总结了2017年找实习时,在头条.腾讯.小米.搜狐.阿里等公司常见的机器学习面试题. 支持向量机SVM 关于min和max交换位置满足的 d* <= p* 的条件并不是KKT条件 Ans:这里并非是KKT条件,要让等号成立需要满足strong duality(强对偶),之后有学者在强对偶下提出了KKT条件.KKT条件成立需要满足constraint qualifications,而constraint qualifications之一就是Slater条件--即:凸优化问题,如果存在一个点x…

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原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

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前言 支持向量机,也即SVM,号称分类算法,甚至机器学习界老大哥.其理论优美,发展相对完善,是非常受到推崇的算法. 本文将讲解的SVM基于一种最流行的实现 - 序列最小优化,也即SMO. 另外还将讲解将SVM扩展到非线性可分的数据集上的大致方法. 预备术语 1. 分割超平面:就是决策边界 2. 间隔:样本点到分割超平面的距离 3. 支持向量:离分割超平面距离最近的样本点 算法原理 在前一篇文章 - 逻辑回归中,讲到了通过拟合直线来进行分类. 而拟合的中心思路是求错误估计函数取得最小值,得到的拟合…

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1.SVM的原理是什么? SVM是一种二类分类模型.它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器.(间隔最大是它有别于感知机) 试图寻找一个超平面来对样本分割,把样本中的正例和反例用超平面分开,并尽可能的使正例和反例之间的间隔最大. 支持向量机的基本思想可以概括为,首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维的空间,然后在这个新的空间求最优分类面即最大间隔分类面,而这种非线性变换是通过定义适当的内积核函数来实现的.SVM实际上是根据统计学习理论依照结构风险最小化的原则提出的,要…

1 引言 本文将从算法原理出发,展开介绍KNN算法,并结合机器学习中常用的Iris数据集通过代码实例演示KNN算法用法和实现. 2 算法原理 KNN(kNN,k-NearestNeighbor)算法,或者说K近邻算法,应该算是机器学习中众多分类算法最好理解的一个了.古语有云:物以类聚,人以群分.没错,KNN算法正是这一思想为核心,对数据进行分类. 而所谓K近邻,意思是对于每一个待分类样本,都可以以与其最近的K个样本点的多数分类来来进行划分.举个例子,办公室新来了一个同事,他的位置边上坐着的10个…