SVM算法笔记(收藏)

SVM算法笔记(收藏)
SVM里面涉及的数学要求太高了.我一时半会也没看懂.看了看一些概念性的东西.做的笔记贴上来. SVM算法学习笔记: SVM算法是用于机器学习和机器训练的一个有效算法。 Support Vector Machine 第一章:学习方法 1.1 监督学习 学到的概念有: 监督学习:当样例是由输入/输出对给出时,成为监督学习. 有关输入输出关系的样例称为训练数据. 输入/输出对通常反映了把输入映射到输出的一种函数关系. 当输入到输出存在内...

SVM研究的热点和难点

SVM研究的热点和难点
支持向量机的发展 自从90年代初经典SVM的提出,由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果,在机器学习领域受到了广泛的重视。其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。 理论上:1.模糊支持向量机,引入样本对类别的隶属度函数,这样每个样本对于类别的影响是不同的,这种理论的应用提高了SVM的抗噪声的能力,尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。 2.最小二乘支持向量机。这种方法...

径向基函数 Radial basis function

径向基函数 Radial basis function
  假设x、x0∈RN,以x0为中心,x到x0的径向距离为半径所形成的‖x-x0‖构成的函数系满足k(x)=O。‖x-x0‖称为径向基函数。  考虑径向基函数插值在一些不同领域的来源.   最早可能是Krige ,他在1951 年把矿藏的沉积看成是一个各向同性的稳定的随机函数的实现. 从而导出了广泛应用于矿藏分析的Kriging 方法. 在这方面的进一步深入的理论工作主要是由Mathron 完成的.   1971 年Hardy 用径向基函数Multi-Qu...

格朗日乘子法

格朗日乘子法
基本的拉格朗日乘子法,就是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=0的约束条件下的极值的方法。具体方法就是令 F(x1,x2,...)=f(x1,x2,...)+λg(x1,x2...) 则求极值点的方程为: ∂F/∂xi=0(xi即为x1、x2……等自变量) g(x1,x2...)=0 以上内容在《数学手册》当中有。另外,可以将这种把约束条件乘以λ(即不定乘子)后加到待求函数上的求极值方法推广到变分极值问题及其它极值问题当中,理论力学当中对非完整约束的...

SVM简述

SVM简述
Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起,然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去,这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新方法。  SVM的主要思想可以概括为两点: (1) 它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分...