hard-margin 和soft margin

2024-08-08

<老古董>线性支持向量机中的硬间隔(hard margin)和软间隔(soft margin)是什么

_________________________________________________________________________________________________ The support-vector mechine is a new learning machine for two-group classification problems. The machine conceptually implements the following idea: inpu

SVM3 Soft Margin SVM

之前分为两部分讨论过SVM.第一部分讨论了线性SVM,并且针对线性不可分的数据,把原始的问题转化为对偶的SVM求解.http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6143178.html 然后考虑到特征数量特别特别多的时候,引入核函数的求解.http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6149558.html 但是,之前也遗留了一个问题,就是比如高斯核函数或其他的核函数,虽然large margin能够在一定程度上防止过拟合,但是加入你的核函数太

机器学习——SVM详解（标准形式，对偶形式，Kernel及Soft Margin）

(写在前面:机器学习入行快2年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客.但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本.如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固.借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友-) (本篇博客内容来自台大林轩田老师Coursera Machine Learning Technology视频及周志华老师

Jordan Lecture Note-7: Soft Margin SVM

Soft Margin SVM (1)Recall 之前分析到SVM的模型为: \begin{align}\mathop{\min}&\quad \frac{1}{2}w^\prime w\nonumber\\\mathop{s.t}&\quad y_i(x_i^\prime w+b)\geq 1, i=1,2,\cdots,m\label{model:SVM}\end{align} 利用Lagrange乘子法转化为对偶问题: \begin{align}\mathop{\max}&

机器学习：SVM（目标函数推导：Hard Margin SVM、Soft Margin SVM）

一.Hard Margin SVM SVM 的思想,最终用数学表达出来,就是在优化一个有条件的目标函数: 此为 Hard Margin SVM,一切的前提都是样本类型线性可分: 1)思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin: margin = 2d,SVM 要最大化 margin,也就是要最大化 d,所以只要找到 d 的表达式,也能解决相应的问题: 2)特征空间中样本点到决策边界的距离二维平面中: n 维空间中: 此处 n 维空间并不是 3 维的立体空间,而是指 n 个方面,或 n 个

Support Vector Machine(3)：Soft Margin 平衡之美

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

margin 依附与可见的内容，不能为margin而写margin

margin 依附于可见的内容,不能为margin而写margin <!DOCTYPE html><html><head><style> p{margin:20px 0;}</style></head><body><p>第-1个段落.</p><p></p><p>第一个段落.</p><p>第二个段落.</p><p>第

margin塌陷与margin合并（margin），清除浮动

**1.margin塌陷**问题:垂直方向的父子关系的盒子使用不当会产生margin塌陷.给子级设置margin-top时,他不会相对父级一起动,只有他的margin超过父级的margin时,才会生效,但会带着父级一起动(作者总结,官方定义自己查看).如: ```<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name=&quo

margin的两个有趣现象：margin合并和margin塌陷

margin合并当两个元素在垂直方向并列,分别设置margin值时会发生一个margin合并的现象举个例子,有两个div,垂直并列,box1设置margin-bottom:20px,box2设置margin-top:50px, <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>test</title>

12-[CSS]-margin塌陷，margin 0 auto,善用父级的padding

1.margin塌陷 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>margin的塌陷</title> <style type="text/css"> *{ padding: 0; margin: 0; } .box1{ width: 300px; height: 200

margin塌陷和margin合并问题及解决方案

margin塌陷先举个例子 <style> body{ background-color:#000; } .wrapper{ width:200px; height:200px; background-color:red; margin-top:100px; } .box{ width:50px; height:50px; background-color:#eee; opacity:0.8; } </style> </head> <body > <

解决margin塌陷和margin合并

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>嘿嘿嘿</title> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, minimum-scale=1, user-scalable=no,

壁虎书5 Support Vector Machine

SVM is capable of performing linear or nonlinear classification,regression,and even outlier detection. SVMs are particularly well suited for classification of complex but small- or medium-sized datasets. Linear SVM Classification: Soft Margin Classif

逻辑斯蒂回归VS决策树VS随机森林

LR 与SVM 不同 1.logistic regression适合需要得到一个分类概率的场景,SVM则没有分类概率 2.LR其实同样可以使用kernel,但是LR没有support vector在计算复杂度上会高出很多.如果样本量很大并且需要的是一个复杂模型,那么建议SVM 3. 如果样本比较少,模型又比较复杂.那么建议svm,它有一套比较好的解构风险最小化理论的保障,比如large margin和soft margin 相同 1. 由于hinge loss和entropy loss很接近,因

【笔记】浅谈支持向量机（SVM）

SVM支持向量机支持向量机的思想原理使用支持向量机的思想,既可以解决回归问题,又可以解决分类问题那么支持向量机的思想是什么? 已经知道逻辑回归这种算法的本质就是在一个平面中寻找决策边界,而分类算法则是认为在这个边界的一侧属于一类,另一侧属于另一类,但是是要边界唯一对于边界不唯一的问题,可称为不适定问题,逻辑回归解决此类问题的方法就设定一个概率函数,根据概率函数建模,然后最小化损失函数,从而得出决策边界,损失函数完全是由训练数据集决定的 PS:有的时候得出来的决策边界的划分可能泛化能力并不

基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现（上）

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文: http://

web兼容学习分析笔记-margin 和padding浏览器解析差异

二.margin 和padding浏览器解析差异只有默认margin的元素 <body>margin:8px margin:15px 10px 15px 10px(IE7) <blockquote> 定义长的引用 margin:18px 40px 18px 40px margin:30px auto 30px auto(IE7) <dl> 定义列表详情 margin:18px 0 18px 0 margin:auto(IE7) <h1>

理解margin

margin可以改变容器的尺寸 //元素尺寸分为可视尺寸,占据尺寸 margin与可视尺寸 1.适用于没有设定width/height的普通block水平元素 2.只适用于水平方向的尺寸应用:一侧定宽的自适应布局,两端对齐布局等例如:左边有一张图片固定宽度,右面有文字,无论怎么改变文字的宽度,图片都不会动. margin-left:70px margin与占据尺寸 1.block/inline-block水平元素均适用 2.与有没有设定width/height值无关 3.适用于水平和垂直

巧用margin/padding的百分比值实现高度自适应（多用于占位，避免闪烁）

本文依赖于一个基础却又容易混淆的css知识点:当margin/padding取形式为百分比的值时,无论是left/right,还是top/bottom,都是以父元素的width为参照物的!也许你会说,left/right以父元素的width为参照物好理解,但是top/bottom为什么也是以父元素的width为参照物的呢?网上众说纷纭,关键还是看W3C的规范: Note that in a horizontal flow, percentages on 'margin-top' and 'mar

CSS中margin与padding的区别

CSS边距属性定义元素周围的空间.通过使用单独的属性,可以对上.右.下.左的外边距进行设置.也可以使用简写的外边距属性同时改变所有的外边距.——W3School 边界(margin):元素周围生成额外的空白区.“空白区”通常是指其他元素不能出现且父元素背景可见的区域.——CSS权威指南 padding称呼为内边距,其判断的依据即边框离内容正文的距离,而我喜欢CSS权威指南解释的“补白”(或者叫“留白”),因为他很形象.补白(padding):补白位于元素框的边界与内容区之间.很自然,用于影响这个

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