第二部分:转化为对偶问题进一步简化 这一部分涉及的数学原理特别多.如果有逻辑错误希望可以指出来. 上一部分得到了最大间隔分类器的基本形式:   其中i=1,2,3...m 直接求的话一看就很复杂,我们还需要进一步简化. 这里就需要介绍拉格朗日乘子法.介绍它还是从最最简单的形式说起: 一.关于优化问题的最基本的介绍 优化问题这里面有很多东西,我先给出参考过的资料有,可以先看看这些资料自己总结一下,因为我觉得这部分内容很多人总结的都很好了: ①<支持向量机导论>的第五章最优化理论 ②刚买的<…

网上,书上有很多的关于SVM的资料,但是我觉得一些细节的地方并没有讲的太清楚,下面是我对SVM的整个数学原理的推导过程,其中逻辑的推导力求每一步都是有理有据.现在整理出来和大家讨论分享. 因为目前我的SVM的数学原理还没有过多的学习核函数,所以下面的整理都不涉及到核函数.而且因为很多地方我还没理解太透,所以目前我整理的部分主要分为: ①最大间隔分类器,其中包括优化目标的一步步推导,还有关于拉格朗日函数,KKT条件,以及对偶问题等数学优化的知识 ②软间隔优化形式,即加入了松弛变量的优化目标的一步步…

网上,书上有很多的关于SVM的资料,但是我觉得一些细节的地方并没有讲的太清楚,下面是我对SVM的整个数学原理的推导过程,其中我理解的地方力求每一步都是有理有据,希望和大家讨论分享. 首先说明,目前我的SVM的数学原理还没有过多的学习核函数,所以下面的整理都不涉及到核函数.而且因为很多地方我还没理解太透,所以目前我整理的部分主要分为: ①最大间隔分类器,其中包括优化目标的一步步推导,还有关于拉格朗日函数,KKT条件,以及对偶问题等数学优化的知识 ②软间隔优化形式,即加入了松弛变量的优化目标的一步步…

第三部分:SMO算法的个人理解 接下来的这部分我觉得是最难理解的?而且计算也是最难得,就是SMO算法. SMO算法就是帮助我们求解: s.t.   这个优化问题的. 虽然这个优化问题只剩下了α这一个变量,但是别忘了α是一个向量,有m个αi等着我们去优化,所以还是很麻烦,所以大神提出了SMO算法来解决这个优化问题. 关于SMO最好的资料还是论文<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector…

完美解释meshgrid函数,三维曲面,等高线 #用三维的视角理解二维世界 #完美解释meshgrid函数,三维曲面,等高线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong']# 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Fals…

//看了多少遍SVM的数学原理讲解,就是不懂,对偶形式推导也是不懂,看来我真的是不太适合学数学啊,这是面试前最后一次认真的看,并且使用了sklearn包中的SVM来进行实现了一个鸢尾花分类的实例,进行进一步的理解. 1.鸢尾花分类实例 转自:https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/6775342.html 数据集: 特点:每个属性及标记之间使用逗号进行隔开. #encoding:utf-8 from sklearn import svm import numpy…

最近有被问到SVM的问题,不懂装懂,羞愧不已.百度有很多深入浅出介绍SVM的文章,我就不赘述了,这里写一点自己肤浅的理解. SVM的核心思想是把求解低维空间上的高维分类器转化为求解高维函数空间上的线性分类器.为了达到这一目的,SVM引入了三大法宝. 第一是支持向量.支持向量相当于样本数据的典型代表(或者临界样本),分类器只依赖于支持向量,简化了其复杂度. 第二是核函数.SVM通过核函数把低维空间上的样本数据的关系转化为高维函数空间的内积关系.把数据从低维空间向高维函数映射,实际上增加了模型的复杂…

一直很好奇机器学习实战中的SVM优化部分的数学运算式是如何得出的,如何转化成了含有内积的运算式,今天上了一节课有了让我很深的启发,也明白了数学表达式推导的全过程. 对于一个SVM问题,优化的关键在于 KKT理论所标明的是在拉格朗日乘数法中引入的系数与上面的不等式约束条件的乘积等于0始终成立,这个条件所保证的是优化问题的解存在,对于上面的优化,从线性空间的角度来思考就是在做最大化最小间隔,是一个非常明显的二次优化问题.本身分析到这里,还不足以说明问题,为何会出现含有内积的运算式呢. 从这个拉格朗日…

//2019.08.17 #支撑向量机SVM(Support Vector Machine)1.支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法,它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界,使得模型的泛化能力尽可能地好,因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的. 2.支撑向量机SVM有两种:Hard Margin SVM和Soft Margin SVM,对于第一种严格的支撑向量机算法主要解决的是线性可分的数据问题,而第二种SVM是在第一种的基础上改进而来,可以解决普遍的数据问题,对于问题的线性可…

题目地址:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4611 题意:给你一个N.A.B,要你求 AC代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <vector> #include…