支持向量机需要解决的问题:找出一条最好的决策边界将两种类型的点进行分开 这个时候我们需要考虑一个问题,在找到一条直线将两种点分开时,是否具有其他的约束条件,这里我们在满足找到一条决策边界时,同时使得距离边界最近的点到边界的距离最远,对于下图而言,我们可以看出右边的图比左边的图的分类效果要好,因为点到边界的距离较大,这样得到的决策边界具有较好的泛化能力. SVR的求解过程 首先我们需要写出点到直线或者平面的距离,这里以平面为例 我们需要求得的是dist(x, h)即x点到平面的距离,我们x首先在平

题目链接:https://vjudge.net/contest/28079#problem/K 题目大意:给你一个长为L,宽为W的纸片,四个角剪掉边长为x的正方形,如下图所示,然后折成一个无盖的纸盒,求纸盒最大体积. 解题思路:我们可以知道体积V(x)=(L-2*x)*(W-2*x)*x求导得到f(x)=12x^2-4*(L+W)*x^2+L*W,V(x)的图像如下所示 所以我们知道极大值点是f(x)两个(或一个)零点中x值较小的那个点,可以通过求根公式求得. 代码: #include<iost

首先,对于支持向量机(SVM)的简单总结: 1. Maximum Margin Classifier 2. Lagrange Duality 3. Support Vector 4. Kernel 5. Outliers 6. Sequential Minimal Optimization 本文转载自:http://www.cnblogs.com/jerrylead 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交<统计学习理论>的报告,那时去网

•1.SVM 的基本思想: •SVM把分类问题转换成寻求分类平面的问题,并通过最大化分类边界点到分类平面的距离来实现分类.通俗的讲支持向量机的解决的问题是找到最好的分类超平面.支持向量机(Support   vector machine)通常用来解决二分类问题 ​ 2.构造目标函数 类似于点到直线的距离,可以得到点到超平面的距离为 ​ •在Logistic回归算法,我们是把数据分成0类和 1 类,而同样为了推导式子的方便性,采用-1 和 1 两类. 可以将红色框的式子转换成: ​ •目标方程:

在支持向量机模型的求解中,我们用到了SMO算法来求解向量α. 那么什么是SMO算法?在讲SMO算法之前.我们须要先了解下面坐标上升法. 1.坐标上升法 如果有优化问题: W是α向量的函数.利用坐标上升法(当然,求目标函数的最小时即为坐标下降法)求解问题最优的步骤例如以下: 算法的思想为:每次仅仅考虑一个变量进行优化,将其它变量固定.这时整个函数能够看作仅仅关于该变量的函数,能够对其直接求导计算. 然后继续求其它分变量的值,整个内循环下来就得到了α的一组值,若该组值满足条件.即为我们求的值,否则继

SVM--简介 <α∗j<C,可得:          构造决策函数:  5.求最优解         要求解的最优化问题如下:          考虑使用序列最小最优化算法(SMO,sequential minimal optimization) SVM--实现 SVM # -*- coding: utf-8 -*- # Mathieu Blondel, September 2010 # License: BSD 3 clause import numpy as np from numpy

概述:在对支持向量机的学习和使用过程中,遇到了许许多多的问题,通过查阅各种资料,也是逐一攻克了遇到的问题.感悟颇多,写此博文的目的是想以一个学习者的身份从一个刚接触支持向量机的角度去记录模型推到过程中的种种困惑以及理解过程,以帮助更多人的更省时的了解和学习支持向量机: 本文主要记录和解决的问题: 说明:每个问题所标的星级表示此问题的理解对后边推导过程的影响程度,也就是说理解不到位会使得自己越看越糊涂(仅供参考) 1.我自己学习和推到支持向量机的过程路线 2.三维空间中点到直线的距离的计算,以及分

1 目录 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了,从logistic回归出发,引出了SVM,揭示模型间的联系,过渡自然. 2 重新审视logistic回归 Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型,而这个模型是将特征的线性组合作为自变量,由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷.因此,使用logistic函数(或称作sigmoid函数)将自变量映射到(0,1)上,映射后的值被认为是属于y=1的概率. 假设函数其中x是n维特征向量,函数g就是logistic函数.的图像是 可以看到,

目录 目录题目作答1. 建立函数文件ceshi.m2. 这是调用的命令,也可以写在.m文件里3. 输出结果题外话 题目 作答 本文使用MATLAB作答 1. 建立函数文件ceshi.m function [x1,y1,f_now,z] = ceshi(z1,z2) %%%%%%%%%%%%%% 梯度下降法求函数局部极大值@冀瑞静 %%%%%%%%%%%%%%%%%% % 函数:f(x,y)= % 目的:求局部极大值和对应的极大值点坐标 % 方法:梯度下降法 % 理论: % 方向导数:偏导数反应的

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/jerrylead 6 拉格朗日对偶(Lagrange duality) 先抛开上面的二次规划问题,先来看看存在等式约束的极值问题求法,比如下面的最优化问题: 目标函数是f(w),下面是等式约束.通常解法是引入拉格朗日算子,这里使用来表示算子,得到拉格朗日公式为 L是等式约束的个数. 然后分别对w和求偏导,使得偏导数等于0,然后解出w和.至于为什么引入拉格朗日算子可以求出极值,原因是f(w)的dw变化方向受其他不等式的约束,dw的变

参考:算法学习(二)——树状数组求逆序数 .线段树或树状数组求逆序数(附例题) 应用树状数组 || 线段树求逆序数是一种很巧妙的技巧,这个技巧的关键在于如何把原来单纯的求区间和操作转换为 求小于等于a的数的总数 再转换为 求序列里大于a的数的总数,学习这个技巧源于一道题目 poj 3067 Japan (一道需要YY后运用这个技巧求解的题目),此外这个技巧也让我联想到 树状数组区间加/单点求值的技巧(基于区间加法的思维),话不多说,开始正题. 一.什么是逆序数? 在一个排列中,如果一对数的前后位

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-3348 题意:转换题意后即是求凸包的面积. 思路: 套模板,求凸包面积即转换为多个三角形面积之和,用叉积求,然后除2,因为本题除50,所以最后除100. AC code: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> using namespace std; ; const double P

目录 什么是支持向量机(SVM) 线性可分数据集的分类 线性可分数据集的分类(对偶形式) 线性近似可分数据集的分类 线性近似可分数据集的分类(对偶形式) 非线性数据集的分类 SMO算法 合页损失函数 Python代码(sklearn库) 什么是支持向量机(SVM) 引例 假定有训练数据集,其中,x是向量,y=+1或-1.试学习一个SVM模型. 分析:将线性可分数据集区分开的超平面有无数个,但是SVM要做的是求解一个最优的超平面,最优意味着模型的泛化能力越强,具体做法就是选择使间隔最大的超平面.在

P3803 FFT求多项式系数 传送门:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3803 题意: 这是一道FFT模板题,求多项式系数 题解: 对a和b的系数求一个fft,转换为点乘式后 O(n)扫一遍直接算系数即可 对于多项式相加 \(\begin{array}{l}{A(x)=\left(x_{0}, y_{0}\right),\left(x_{1}, y_{1}\right) \ldots\left(x_{n}, y_{n}\right)} \\ {B(

题意:       给你一个方程f[x] = abss(a * x * x * x + b * x * x + c * x + d); 然后给你各个参数还有x(-100<x<100)的取值范围,然后让你求极大值. 思路:      一开始上来就来了个三分,结果一直wa,其实这个函数可以直接求导,用高中知识得到最值,关键是忘记怎么求了,其实还有一个更猥琐的方法,那就是直接暴力,题目要求是保留两位小数就行,而且x的范围不是很大,所以我们直接暴力x每次增加eps,我的eps=0.0001AC了,没试

1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. \(L( {x}^*)\)对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. \(\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0\),对于所有的\(i=1,.....,n\) 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知

目录 SVM探讨 SVM算法 硬间隔最大化的优化目标 软间隔最大化 SVM探讨 SVM算法 根据处理问题的复杂度,SVM 可由简到繁分为三种: 线性可分支持向量机:硬间隔最大化. 线性支持向量机:数据分布近似线性可分,可通过软间隔最大化(惩罚因子,松弛变量)来线性分隔样本点. 非线性支持向量机:通过核函数提升特征维度,做个一个非线性的变换,来将非线性问题转化为线性问题. 先写出==SVM定义损失函数的策略==: 求得的超平面能够让所有点中离它最近的点具有最大间距.这样我们可以得出结论,我们更应该

Logistic Regression 的前世今生(理论篇) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有非常多细节不正确之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055 写这篇博客的动力是源于看到了以下这篇微博: 我在看到这篇微博的时候大为触动,由于,如果是rickjin来面试我.我想我会死的非常慘,由于他问的问题我基本都回答不上来.

7 Support Vector Machines7.1 Large Margin Classification7.1.1 Optimization Objective支持向量机(SVM)代价函数在数学上的定义. 复习一下S型逻辑函数: 那么如何由逻辑回归代价函数得到支持向量机的代价函数(对于一个示例): 其实就是将逻辑回归的代价函数中的log(1/(1+e^(-ΘTx)))和log(1-1/(1+e^(-ΘTx)))分别替换为cost1(ΘTx)和cost0(ΘTx)(cost0和cost1分