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[人工智能]吃瓜教程——第六章支持向量机 |
超平面超平面是指n维线性空间中维度为n-1的子空间。 它可以把线性空间分割成不相交的两部分。 比如二维空间中,一条直线是一维的,它把平面分成了两块;三维空间中,一个平面是二维的,它把空间分成了两块。 支持向量为了找到最大间隔来划分超平面,必须要找到相应的w和b,满足r最小。 对偶问题为了让求解w和b更高效,需要将此问题转化为对偶问题 ? ?核函数? ? 软间隔与正则化由于实际情况中,很多时候是线性不可分的,为了解决这种问题,我们允许部分的样本划分出错,也就是软间隔。 ? ? ? 这里说明,软间隔支持向量回归最终模型只是与支持向量有关,保证了损失函数的稀疏性。 支持向量回归支持向量回归与传统的回归模型不同,支持向量回归是构建一个间距为2的间距带,落入此间距带的样本即分类正确,不计入损失,在间距带之外的样本则为分类错误,计算损失。 ? ? ?? ? ? ?核方法?总结?通过这18天对西瓜书系统地学习,我学到了很多的东西,但也暴露了很多很多的问题,特别是数学能力的不足,因为我学的是会计,学校课程教得也很浅,而且我已经一年没上过数学课了。。。。接下来一个月,我计划是跟着张宇老师完成考研数学基础30讲的内容,毕竟考研才是我现在最重要的石琼,而且正好能够填补我数学上的一些知识空白,等过完这一便后,我再来看西瓜书后面的内容,希望能有更大的收获。 |
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