4.1 软间隔SVM的经典问题4.2 软间隔SVM的对偶问题4.2.1 软间隔SVM的对偶问题学习算法4.3 软间隔SVM的支持向量4.4 实用的工具 4.1 软间隔SVM的经典问题对于线性可分的数据集，可以使用线性可分支持向量机的方法，找出最优间隔的分离超平面。线性可分支持向量机的经典问题为：min w,b 12||w||2
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2024-05-27 22:58:06
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1 什么是软间隔我们之前谈到过两种情况下的分类：一种是直接线性可分的；另外一种是通过
ϕ
(
x
)
\phi(x)
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2022-01-18 09:52:56
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跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！在前面几篇文章中，笔者分别介绍了什么是支持向量机以及如何通过sklearn来完成一个简单的SVM建模；接着还介绍了什么是线性不可分与核函数
原创
2021-12-28 16:29:04
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这次我们要说的是软间隔(soft margin)与正则化(regularization)1.
原创
2022-02-28 15:46:40
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这次我们要说的是软间隔(soft margin)与正则化(regularization)1.什么是软间隔我们之
原创
2021-12-31 13:39:20
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今天是机器学习专题的第34篇文章，我们继续来聊聊SVM模型。我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式，最后我们消去了所有的变量，只剩下了\(\alpha\)。在硬间隔模型当中，样本是线性可分的，也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中，这样的情况几乎是不存在的。道理也很简单，完美是不存在的，总有些样本会出错。那针对这样的问题我们应该怎么解决呢？软间隔在上
SVM（support vector machine）支持向量机是一种监督学习算法，可用于分类、回归、离群点检测。引入软间隔因为：（1）不是任何任务都能找到好的核函数使其线性可分；（2）就算实现（1），但也无法判断模型线性可分是不是过拟合造成 。支持向量(support vector)：到超平面最近的样本点间隔（margin）：各异类支持向量到超平面的距离之和。硬间隔：要求所有样本点都满
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2023-12-05 02:22:35
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在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征： (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般
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2023-10-07 11:26:22
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘chinese’:[95,69,91,52,60,80,78,81,96,82],‘rank’:[0...
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2021-06-10 17:30:13
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘
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2022-03-01 10:24:46
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前言本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现。借鉴了许多文章，会在后面一一指出，如果有什么不对的希望能指正。 一、 SVM简介首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上，SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的。其学习方法是把数据映射到一个高维空间上，使数据变稀疏，比较容易找到一个分割面来将数据分类，而这个高维的
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2023-11-07 17:45:33
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上一节讲线性SVM时，文末提到在线性可分的情况下，找到一个支持向量，可求得b但是当出现下图实例时，一些异常点导致的线性不可分针对这种情况SVM提出了软间隔（soft margin），相对于硬间隔来说，简单将线性SVM看做硬间隔。回顾硬间隔时优化目标：min $\frac{1}{2}\left \| w_{2} \right \|_{2}^{2}$ $s.t y_{i}(w\c
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2024-02-06 19:33:07
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我们的训练数据通常不是理想的线性可分，有时甚至是线性不可分的数据。对于存在噪声的一些数据，我们应该允许一点分类错误，因此我们需要对目标函数进行一些调整：\mathop{\text{min}}\limits_{\omega,b}\frac{1}{2}\omega^{T}\omega+\text{loss}最简单的想法，我们可以让loss为支持向量另一侧的向量以及误分类的向量，即\text{loss}
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2022-10-19 08:40:53
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上一节所讲的支持向量机是在数据线性可分的情况下的，当数据线性不可分时，也就是并不是所有数据都满足： 可以为每个样本点引入一个松弛变量ξ，使得
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2020-05-02 09:55:00
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SVM（support vector machine）支持向量机：线性分类：先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分的，那么只需要一根直线f(x)=wx+b就可以分开了，类似这样：这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane）。也就是说，数据不总是二维的，比如，三维的超平面是面。但是有个问题：上述两种超平
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2024-07-30 20:45:11
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线性可分支持向量机与软间隔最大化 SVM 给定线性可分的数据集 假设输入空间(特征向量)为 ，输出空间为 。 输入 表示实例的特征向量，对应于输入空间的点； 输出 表示示例的类别。 我们说可以通过 间隔最大化 或者等价的求出相应的 凸二次规划问题 得到的 分离超平面 以及决策函数： 但是，上述的解决
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2021-08-06 09:54:23
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在本文中，我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化。Matt Brems的文章(https://medium.com/u/55680478461)全面深入地介绍了该
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2024-07-02 15:19:36
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关键字(keywords)：SVM支持向量机 SMO算法 实现机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的，能够先看一下入门的视频，对帮助理解非常实用的，然后再深入一点能够看看这几篇入门文章，作者写得挺具体，看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了，再然后买本《支持向量机导论》作者是Nello Crist...
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2014-12-25 10:02:00
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# Python实现计算日期间隔的方法
## 说明
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Python实现计算日期间隔的功能。这是一项很基础但实用的技能，希望我的指导能帮助到你。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
开始 --> 输入起始日期
输入起始日期 --> 输入结束日期
输入结束日期 --> 计算日期间隔
计算日期间隔 -->
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2024-04-10 05:25:30
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