摘要: 1,SVM算法的思考出发点 SVM算法是一种经典的分类方法。对于线性可分问题,找到那个分界面就万事大吉了。这个分界面可以有很多,怎么找呢?SVM是要找到最近点距离最远的那个分界面。有点绕,看下面的图就明白了 为了推导简单,我们先假设样本集是完全线性可分的,也就一个分界面能达到100%的正确率。 2, 阅读全文
posted @ 2017-05-25 22:42 HOLD 阅读(15681) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 解决一个机器学习问题的一般套路是先构建一个目标函数,然后解决一个优化问题。目标函数通常由损失函数和正则项组成。常见的损失函数log-loss,square-loss,cross-entropy-loss等,常见的正则化方法有L1正则、L2正则等,常见的优化方法有梯度下降、随机梯度下降等。SVM也可以 阅读全文
posted @ 2017-05-25 22:22 HOLD 阅读(406) 评论(0) 推荐(0) 编辑