很多材料上面讲道“引入Soft Margin的原因是因为数据线性不可分”,个人认为有些错误,其实再难以被分解的数据,如果我们用很复杂的弯弯绕曲线去做,还是可以被分解,并且映射到高维空间后认为其线性可分.但如果我们细细思考,其实很多算法都有一样的索求:寻求一种之于“最大限度拟合训练集”and“获得更好归纳能力”的平横,也就是所谓的Overfitting and Underfitting.也像人的性格,太过纠结细节或者神经太过大条,都难以和人相处愉快.那让我们的训练集的数据,必须要用很复杂的曲线才可…

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(1) : 简单SVM原理 1. background 对一个二值的…

支持向量机(support vector machine, 以下简称svm)是机器学习里的重要方法,特别适用于中小型样本.非线性.高维的分类和回归问题.本篇希望在正篇提供一个svm的简明阐述,附录则提供一些其他内容.(以下各节内容分别来源于不同的资料,在数学符号表述上可能有差异,望见谅.) 一.原理概述 机器学习的一大任务就是分类(Classification).如下图所示,假设一个二分类问题,给定一个数据集,里面所有的数据都事先被标记为两类,能很容易找到一个超平面(hyperplane)将其完…

一.SVM的简介 SVM(Support Vector Machine,中文名:支持向量机),是一种非常常用的机器学习分类算法,也是在传统机器学习(在以神经网络为主的深度学习出现以前)中一种非常牛X的分类算法.关于它的发展历史,直接引用Wikipedia中的,毕竟本文主要介绍它的推导过程,而不是历史发展. The original SVM algorithm was invented by Vladimir N. Vapnik and Alexey Ya. Chervonenkis in 196…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 支持向量机 支持向量机(support vector machines,SVMs)是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题. 支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型:线…

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(3) : 再谈量化误差(Generalization Error)…

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(2) : Sequential Minimal Optimizat…

  支持向量机(Support Vector Machine,简称 SVM)于 1995 年正式发表,由于其在文本分类任务中的卓越性能,很快就成为机器学习的主流技术.尽管现在 Deep Learning 很流行,SVM 仍然是一种很有的机器学习算法,在数据集小的情况下能比 Deep Learning 取得更好的结果.   本文将详细介绍线性 SVM,非线性 SVM 涉及到的 kernel,本文中没有介绍.我将从以下两个方面展开介绍线性 SVM: 间隔和支持向量 对偶问题 1. 间隔和支持向量  …

第一阶段技法: large margin (the relationship between large marin and regularization), hard-SVM,soft-SVM,dual problem(解对偶问题),kernel trick,kernel logistic regression, 主要思路是:(这里不区分线性与非线性,差别只是特征空间转换,X空间与Z空间的关系) 1. 从PLA出发,对于二维平面的二分类问题,PLA可能得出一堆能够正确分类的直线,但是哪一条直线…

与Logistuc Regression相比,SVM是一种优化的分类算法,其动机是寻找一个最佳的决策边界,使得从决策边界与各组数据之间存在margin,并且需要使各侧的margin最大化.比较容易理解的是,从决策边界到各个training example的距离越大,在分类操作的差错率就会越小.因此,SVM也叫作Large Margin Classifier. 最简单的情况是,在二维平面中的,线性可分情况,即我们的training set可以用一条直线来分割称为两个子集,如下图所示.而在图中我们可…