【吴恩达机器学习笔记】十、支持向量机
十、支持向量机1. 优化目标在讲支持向量机之前，我们先从逻辑回归开始渡过到支持向量机。上面图中粉红色的那条线就是支持向量机的曲线，和逻辑回归很相似，代价函数都分两个部分构成。支持向量机（Support vector machine）- SVM支持向量机和逻辑回归不相同的主要在两个地方：支持向量机代价函数没有m，因为就算没有m对最终θ的结果都没有影响，上面图左下就举了个例子。逻辑回归的代价函数分两....
机器学习测试笔记（13）——支持向量机（下）
接下来我们看一下gamma参数。def gamma_for_RBF(): wine = datasets.load_wine() #选取数据集前两个特征 X = wine.data[:,:2] y = wine.target C = 1.0 #SVM参数正则化 models =(svm.SVC(kernel='rbf',ga...
机器学习测试笔记（13）——支持向量机（上）
1. 线性可分与线性不可分 上图左边为线性可分的，通过一条直线就可以把两类分开；而右边是线性不可分的，如何用一条线都不能把红黑两个分离开。对于线性不可分的我们可以采取升维的方式来解决，比如有如下十个样本。红色的是一类，绿色的是另一类，它在二维平面上是线性不可....
机器学习笔记5-支持向量机1
前言：支持向量机这一节是看的中国mooc网上浙大胡浩基的课，感觉还是中文讲课的比较清晰易懂，再结合看了周志华的《机器学习》。看完视频再看瓜书才明白上面那些公式是怎么来的，可能对于初学者来说还是母语的视频教学更好懂。一开始看瓜书真的是头痛，全是各种数学公式，推导过程也没有。1.支持向量机（support vector machine）定义：可分不可分 如图如果能用一条直线把不同的数据给分隔开，就.....
机器学习笔记5-支持向量机2
1.低维到高维的映射根据上一节的结论，我们主要要做的就是解决线性可分的问题，线性可分的问题最后会被转换为一个凸函数的问题就认为是有解的。但是并不是每个问题都是线性可分的。遇到线性不可分的问题，我们可以将低维映射到高维。比如，二维映射到三维： 当特征空间的维度M上升时，对应的（ω，b）待估计参数的维度也会随之上升，整个模型的自由度也会随之上升，就有更大的概率将低维数据分开。这里问题就由线性不可分.....
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