机器学习第六章支持向量机课后习题答案 支持向量机的题目 Support vector machine(支持向量机 SVM) 1、推导: (1)对于逻辑回归,cost函数为: ①当 y = 1时,即θTx >> 0时 ,cost = - log(1 / (1 + e-z)) ,图像如下: 用新的代价函数产生新的曲线:cost1(z) ②当 y = 0时,即θTx << 0时 ,...
答案:支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,适用于分类和回归问题。 SVM算法的基本原理包括以下几点: - 构建超平面:通过找到一个超平面,将不同类别的样本点分隔开。 - 间隔最大化:选择距离超平面最近的样本点作为支持向量,使得支持向量到超平面的距离最大化。 - 核函数:对于非线性可分...
6、下面说法正确的是? A、支持向量机的最终模型仅仅与支持向量有关。 B、支持向量机的最终模型由所有的训练样本共同决定。 C、支持向量机的最终模型由离决策边界最近的几个点决定。 D、训练集越大,支持向量机的模型就一定越准确。 A C 1. 第2关:线性支持向量机 #encoding=utf8 from sklearn.svm import Lin...
解析 解析:支持向量机是一种常用的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。它的基本思想是通过在特征空间中构建超平面来实现数据的分类。支持向量机在模式识别中起到了关键作用,它可以通过学习样本数据的分布情况来构建分类模型,从而实现对未知数据的分类预测。
1.支持向量机的基本原理(fundamental idea)是什么? 【硬间隔】支持向量机的基本原理是在(不同的)类间找到合适的最宽的‘街道’(street)。换句话说,目标是在划分两类训练样本的决策边界之间找到最大的间隔。 【软间隔】当用软间隔(soft-margin)进行分类时,SVM在‘完美划分两类’和‘找到最宽街道’之间做一个折...