PAC总结理论：同等条件下，模型越复杂泛化误差越大。同一模型在样本满足一定条件的情况下，其数量越大，模型泛化误差越小，因此还可以说模型越复杂越吃样本。 1.基础知识： 计算学...
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PAC学习理论 -
第6章 支持向量机～简化版 SMO 算法前言 1996年，John Platt 发布了一个称为 SMO 的强大算法，用于训练 SVM。SMO 表示序列最小化(Sequential Minimal Optimizat...
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支持向量机-代码解析与SMO算法1. 数据准备 使用的是sklearn包中的iris数据集。 2. 创建SVM类 2.1 SVM类中包含以下方法： 2.2 几个比较重要的方法 2.2.1 核函数 实现了两种...
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非常感谢！👍
SMO算法实现
这里根据SMO算法原论文中的伪代码实现了SMO算法。算法和数据已经上传到了git。 伪代码 python实现 分类结果如下： 补充 第一个参数选择需要判断是否违反原始KKT条...
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深沉小青年
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SMO算法实现这里根据SMO算法原论文中的伪代码实现了SMO算法。算法和数据已经上传到了git。 伪代码 python实现 分类结果如下： 补充 第一个参数选择需要判断是否违反原始KKT条...
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10 SVM - 核函数09 SVM - 线性不可分模型 十一、核函数初识 假设： 函数Ф是一个从低维特征空间到高维特征空间的一个映射，那么如果存在函数K(x,z), 对于任意的低维特征向量x和z，...
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支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机 linear regression ， perceptron learning algorithm ， logistics regression都是分类器，我们可...
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审视SVM1. 回顾拉格朗日乘数法 为了找到曲线上的最低点，就从最低的等高线（0那条）开始网上数。数到第三条，等高线终于和曲线有交点了（如上图所示）。因为比这条等高线低的地方都不在约束...
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感谢博主分享，受益匪浅！！！其中有一处一直想不通。就是文章中提到的根据判别函数“不难发现g(svm)是很多 中心在支撑向量SV Xn 上面的高斯函数的线性组合。”怎么看出来的用来线性组合的高斯函数只是那些中心在SV上的高斯函数呢。
机器学习技法--Kernel SVM
本文参考整理了Coursera上由NTU的林轩田讲授的《机器学习技法》课程的第三章的内容，主要介绍了Kernel SVM和核函数Kernel Function的基本概念及理论...
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机器学习技法--Kernel SVM
本文参考整理了Coursera上由NTU的林轩田讲授的《机器学习技法》课程的第三章的内容，主要介绍了Kernel SVM和核函数Kernel Function的基本概念及理论...
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