1 创建一个 alpha 向量并将其初始化为全0 2 当迭代次数小于最大迭代次数(外循环): 3 对数据集中的每个向量(内循环): 4 如果该数据向量可以被优化 5 随机选择另外一个数据向量 6 同时优化这两个向量 7 如果都不能被优化,推出内循环。 8 如果所有向量都没有被优化,则增加迭代数目,继续下一次的循环。 实...
1创建一个 alpha 向量并将其初始化为全02当迭代次数小于最大迭代次数(外循环):3对数据集中的每个向量(内循环):4如果该数据向量可以被优化5随机选择另外一个数据向量6同时优化这两个向量7如果都不能被优化,推出内循环。8如果所有向量都没有被优化,则增加迭代数目,继续下一次的循环。 实现及测试代码: 1#!/usr...
其中p为向量v到向量u的投影长度。 故,对于参数向量θ及样本输入向量x,θTx = p||θ||。 现假设我们对正负样本选取了绿色的分割边界(假设θ0为0),则其参数向量θ为垂直于绿色边界的向量(因为在边界上的样本对应的向量与θ向量应为正交关系,即θTx = 0)。那么对应的,正负样本关于θ的投影p(1)、p(2)如图。
支持向量 对于支持向量机来说,最关心的并不是所有数据的分布情况,而是所谓类聚空间边界的相互位置,这些边界上的数据点,即两个空间间隔最小的两个数据点被称为支持向量,支持向量机分类器就是针对这些点优化的分类器 核函数 以上的所有说明都是针对线性可分问题的,当处理线性不可分问题的时候,线性分类器就无能为力...
支持向量机(SVM)是Vanpnik等人在统计学理论基础上提出的一种模式识别新的机器学习方法,它以统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原则为基础,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中,以期获得最佳的泛化能力。 对于分类问题,就是找到一个可计算的分
支持向量机,也即SVM,号称分类算法,甚至机器学习界老大哥。其理论优美,发展相对完善,是非常受到推崇的算法。 本文将讲解的SVM基于一种最流行的实现 - 序列最小优化,也即SMO。 另外还将讲解将SVM扩展到非线性可分的数据集上的大致方法。 回到顶部 预备术语 ...