svm的基本思想

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SVM理解與引數選擇(kernel和C)

大部分資料都在講SVM的kernel等看似高大上的東西,卻忽略了SVM的模型表示式這一關鍵,造成大家看SVM資料覺得雲裡霧裡的感覺。 本文舍末求本,從SVM的模型理解開始,帶大家理解SVM的基本思想,理解各個引數對SVM的效能影響。 直觀理解SVM 以二維平面上的分類為例,下面給出了不同的分類可能, […]

SVM學習筆記(3)LIBSVM中的核函式及其引數

在LIBSVM中-t用來指定核函式型別(預設值是2)。 0)線性核函式 1)多項式核函式 2)RBF核函式 3)sigmoid核函式 4)自定義核函式 常用的四種核函式對應的公式如下:   首先介紹下與核函式相對應的引數: 1)對於線性核函式,沒有專門需要設定的引數 2)對於多項式核函式,有三個引數 […]

SVM (支援向量機)

1. 介紹 SVM (Support Vector Machine,支援向量機)是一種有監督的統計學習方法,能最小化經驗誤差和最大化幾何邊緣,被稱為最大間隔分類器,可用於分類與迴歸分析。 如上圖所述的線性分類問題可以使用 PLA 或 pocket 方法求解。得到下式的線性分類器: h(x)=sign […]

SVM常用核函式

參考部落格: opencv SVM核函式模型選擇 核函式(Kernel Function)與SVM SVM核函式的選擇對於其效能的表現有至關重要的作用,尤其是針對線性不可分的資料。核函式的作用是,通過將空間內線性不可分的資料對映到一個高維的特徵空間,使得資料在特徵空間內是可分的(動畫)。我們定義這種 […]

SVM數學公式推導及個人總結

preface: 從認識這一SVM神器也快有一年了,用過svm工具包:libsvm及python sklearn裡面的svm演算法。但對其公式理解依然還不是很深入,最近師兄師姐們找工作面試完後跟我們交流,說到hr問關於SVM,CRF等等機器學習演算法的公式推導、原理與其他的演算法的差別、應用等等,並 […]