SVM模型是为求得使几何间隔最大的超平面：y=w⋅x+mp
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2022-10-05 22:52:15
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最近学习机器学习西瓜书的支持向量机，开篇就遇到超平面这个概念，找资料找了很久，并没有找到很好的资料。不是数学系的真痛苦，是数学系的更痛苦。虽然没有找到什么资料，先把网上的资料先整理整理，之后慢慢把概念补上。西瓜书里面有这么一句话：“在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：”
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2022-09-29 18:01:22
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,x0(2),⋯ ,x0(n))x_0 = (x_0^{(1)},x_0^{(2)},\cdots,x_0^{(n)})x0=(x0(1),x0(2),⋯,x0(n)) 。求证：点 PPP 到超平面 SSS 的距离 d.
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2021-08-26 11:21:53
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【例2】已知SSS为维n欧式空间中的n-1维超平
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2022-03-28 13:45:58
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SVM 是一块很大的内容，网上有写得非常精彩的博客。这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节，而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路。1. 问题由来SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行正确划分，与一般的线性分类器相比，这样的超平面理论上对未知...
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2015-11-09 22:32:00
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资料： 对偶函数-://blog.pluskid.org/?p=702 KTT和拉格朗日乘
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2022-02-23 16:42:30
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一.什么是超平面？百度百科中的定义：超平面是n维欧氏空间中余维度等于一的线性子空间，也就是必须是(n-1)维度。这是平面中的直线、空间中的平面之推广（n大于3才被称为“超”平面），是纯粹的数学概念，不是现实的物理概念。因为是子空间，所以超平面一定经过原点。西瓜书中的定义：在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： 其中，&n
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2024-05-11 20:41:41
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背景在学习CS231N时，线性分类器用到了SVM Loss，所以打算这里推导一样，并解释一下CS231N对SVM Loss的native实现和向量化实现推导给出SVM Loss的公式
L
i
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2022-04-19 10:12:45
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Max Margin svm 即Suport Vector Machine, 中文意为: 支持向量机 . 对于 二分
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2022-08-22 13:35:54
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在李航老师的《统计学习方法》— 支持向量机那张有个例题： 样本点x1=(3,3),x2=(4,3),x3=(1,1),labels=(1,1,−1)
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2023-03-06 08:31:30
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这里，感觉用纯文字不能很好的表达推导的过程，我把自己 习这部分时觉得讲的比较好的一位老师推荐给大家，（都是纯手工板书推导）一共有好几节内容，看完相信你会对支持向量机及其推导过程有一定的认识，链接如下：支持向量机视频—大海老师...
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2023-04-04 20:55:26
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参考：https://www.jianshu.com/p/ba02b92baaaf
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2022-07-06 08:28:21
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SVM 是一块很大的内容，网上有写得非常精彩的博客。这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节，而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路。1. 问题由来SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行正确划分，与一般的线性分类器相比，这样的超平面理论上对未知的新实例具有更好的分类能力。公式表示如下： : 所有点中最小的几何间隔, 实际上就是支持向量上的点
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2016-03-29 20:53:00
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基本思想使用随机梯度下降直接解SVM的原始问题。摘要本文研究和分析了基于随机梯度下降的SVM优化算法，简单且高效。（Ο是渐进上界，Ω是渐进下界）本文证明为获得一定准确率精度ϵ所需的迭代次数满足O(1ϵ)，且每一次迭代都只使用一个训练样本。相比之下，以前分析的SVM随机梯度下降次数满足Ω(1ϵ2)。以前设计的SVM中，迭代次数也与1λ线性相关 。对于线性核，pegasos算法的总运行时间是O(dϵλ
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2024-04-25 11:03:25
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Hyperplane - Wikipedia Hyperplane – from Wolfram MathWorld
a1,a2,…,an 为一组不全为 0 的纯量，如下定义的集合 S 由这样的向量构成，x=[x1,x2,…,xn]T（x∈Rn），需要满足，
a1x1+a2x2+⋯+anxn=c
c 是一个常数，由满足上一等式的 x 构成的 Rn 向量子空间称为一个超平面（hyper
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2016-11-07 23:07:00
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Hyperplane - Wikipedia Hyperplane – from Wolfram MathWorlda1,a2,…,an 为一组不全为 0 的纯量，如下定义的集合 S 由这样的向量构成，x=[x1,x2,…,xn]T（x∈Rn），需要满足，a1x1+a2x2+⋯+anxn=cc 是一个常数，由满足上一等式的 x 构成的 Rn 向量子空间称为一个超平面（hyperplane）。试问，
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2016-11-07 23:07:00
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理论线性可分离数据设想下面的图片，有两种类型的数据，红色和蓝色。在kNN里，对于测试数据，我们对所有训练样本测量他们的距离，并取最小距离的那个。这需要很多时间来测量所有距离并且需要很多内存来存所有的训练样本。但是对于图像里的数据，我们需要那么多么？考虑另外一个想法，我们找到一根线，f(x) = ax1 + bx2 + c把数据分成两个区域。当我们得到一个新的测试数据 X,只要在f(x)里替换它，如
6.1间隔与支持向量分类学习的基本思想就是基于训练集在样本空间找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，但是能将样本分开的有很多我们应该找那个最中间的超平面，因为其容忍度最好。如下图所示应该用最中间的红色面在这里普及一下线性超平面的知识：首先超平面分为线性的和非线性的，线性的一般来说就是SVM法来分类，非线性的就是用核方法来映射到高维空间使之有线性的性质。简要介绍一下超平面的一些性质:法向量恒垂直
