读《scikiit-learn机器学习》支持向量机

支持向量机的最大特点

能构造出最大间距的决策边界，从而提高分类算法的鲁棒性

在支持向量机里，为什么吧类别标识定义为[-1,1]

为了让数学表达式尽量简洁，通过符号判断

什么是松弛系数，它有什么用

类似与逻辑回归算法成本函数引入正则项，目的是为了纠正过拟合问题，让支持向量机对噪声数据更强的适应性。

什么是核函数，他们和相似性函数，两者有什么关系

核函数：特征转换函数，相似性函数：由于只有一个数据集，很难找出一个分隔超平面的数据集，所以需要将样本映射到二维空间

常用的核函数有那些，分别有什么特征

线性函数：简单，运算效率高，容易解释，缺点：对线性不可分的数据没有很好的办法

多项式核函数：可以拟合出复杂的分割超平面，缺点：可选的参数比较困难，不够稳点

高斯核函数：参数容易选择，缺点：计算速度慢，容易过拟合

读《scikiit-learn机器学习》支持向量机相关推荐

机器学习——支持向量机SVMpython实现
一.SVM理论可见以下文章: <机器学习--支持向量机SVM之线性模型> <机器学习--支持向量机SVM之非线性模型低维到高维映射> <机器学习--支持向量机SVM之非 ...
机器学习--支持向量机(sklearn)
机器学习–支持向量机 1.1 线性可分支持向量机(硬间隔支持向量机) 训练数据集 $T={ (x_1,y_1),(x_2,y_2),-,(x_N,y_N)} $ 当 y i = + 1 y_i=+1 ...
机器学习 —— 支持向量机简单入门
机器学习 -- 支持向量机简单入门第1关:线性可分支持向量机 1.线性二分类问题 2.基本思想 3.间隔与支持向量 4.对偶问题 5.选择题第2关:线性支持向量机 0.数据集介绍 1.软间隔 2. ...
周志华机器学习-支持向量机
周志华机器学习-支持向量机第一章绪论第二章模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章支持向量机第六章神经网络第七章贝叶斯分类器第八章集成学习和聚类 – 文章目录周 ...
要不要读博？机器学习博五学生和强化学习博士展开了一场battle
机器之心报道编辑:魔王要不要读博?读博值不值得?如何才能顺利完成博士生涯,并为职业发展打好基础?最近,社交网络上就此展开了一场争论. 读博还是不读博,这是个问题. 是否读博.读博有多难是个经久不衰 ...
教程 | 一文读懂自学机器学习的误区和陷阱（附学习资料）
来源:机器学习与统计学本文约6296字,建议阅读10分钟. 本文为你指出一些自学的误区,推荐学习资料,提供客观可行的学习表并给出进阶学习的建议. 后台回复"20190426"获取 ...
机器学习——支持向量机SVM之非线性模型（原问题和对偶问题）
目录一.原问题(prime problem) 二.原问题的对偶问题(dual problem) 1.定义一个辅助函数 2.定义对偶问题 >>>问题1:上面说到遍历w,那w的取值范围 ...
机器学习——支持向量机SVM之非线性模型（低维到高维映射）
目录一.非线性模型的最优化问题 1.非线性模型最优化模型 2.两个概念 1)正则项(regularization term) 2)调参参数 2.高维映射 1)定义及作用 2)高维映射后的最优化模型 ...
机器学习——支持向量机SVM之线性模型
目录一.没有免费的午餐定理二.支持向量机SVM(support vector machine) 1.线性模型和非线性模型 2.如何在线性模型中画出一条直线(优化过程--vplink) 1)多少条? ...
Python 西瓜书机器学习支持向量机(SVM)
%matplotlib inline #为了在notebook中画图展示 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy i ...