SVM支持向量机公式推导

简介: 简单方法:样本、分类器的定义;求解距离最大值;目标函数;拉格朗日乘子法优化目标函数;求解参数W;计算截距

1.简单方法

可参考推 导视频:http://www.julyedu.com/video/play/18/429
1
2
3
求偏导很简单,看一眼就能看出来,求w偏导,b为常数,偏导后消去一堆常数。同样,b也是,b是0次方,就是1。
4
5
上述是线性可分的支持向量机的推导,线性支持向量机的推导,多了一个参数,松弛因子。

2.复杂方法

6
7
8
9
10
11

目录
打赏
0
0
0
0
818
分享
相关文章
SVM 支持向量机
svm,support vector machine,可用于模式分类和非线性回归。 支持向量机的主要思想是建立一个分类超平面作为决策曲面,使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化。支持向量机的理论基础是统计学习理论,更精确的说,支持向量机是结构风险最小化的近似实现。这个原理基于这样的事实:学习机器在测试数据上的误差率(即泛化误差率)以训练误差率和一个依赖于VC维数(Vapnik
3005 0
支持向量机(SVM)
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面,能够将不同类别的样本点尽可能地分开,并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面,从而实现较好的分类效果。 SVM的关键是找到一个最优的超平面,这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。SVM的优化目标可以表示为一个凸二次规划问题,可以通过求解对应的拉格朗日函数来得到最优解。 SVM除了能够处理线性可分离的问题外,还可以通过核函数的引入处理线性不可分的问题,将样本映射到高维空间,从而
介绍一下SVM中的支持向量机
介绍一下SVM中的支持向量机
89 16

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等