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机器学习|支持向量机参数求解

01 — 支持向量机 支持向量机的简称为SVM,能在已知样本点很少情况下,获得很好的分类效果。...02 — SVM分类两个点 已知两个样本点,如果用SVM模型,决策边界就是线g,它的斜率为已知两个样本点斜率的垂直方向,并经过两个点的中点。 ? 这条线g就是SVM认为的分类两个样本点的最好边界线。...添加更多的样本点,但是有意识地让它们符合上面的分布,此时的最佳决策边界发生变化了吗?没有。...这是常见的二次规划问题,求解方法有很多种,拉格朗日方法、Lemke方法、内点法、有效集法、椭球算法等。...SVM的以上目标函数求解选用了拉格朗日方法,可以查阅资料,了解此求解方法,里面还用到KKT,转化为先求w,b的最小值,然后再求alfa_i的最大值问题,进而求得参数w和b,至此完毕。

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    查找浮点数的交点

    我们可以将 x 的值四舍五入到最接近的整数,然后将这个整数作为交点的近似值。这种方法比较简单,但它也存在一个缺点:四舍五入可能会导致我们找到错误的交点。...这种方法是比较准确的,但它也比较复杂。2.4 使用数值根求解算法还有一种更复杂的方法是使用数值根求解算法。...数值根求解算法可以找到方程的根,而我们知道,f(x) 和 g(x) 相等时,就找到了它们的交点。因此,我们可以使用数值根求解算法来找到 f(x) 和 g(x) 的交点。...使用十进制模块和数值根求解算法的方法准确度较高,但速度较慢。3、结论在实际项目中,我们根据不同的需求选择了不同的方法。...对于要求速度优先的场景,我们使用了容差或四舍五入的方法;对于要求准确度优先的场景,我们使用了十进制模块或数值根求解算法的方法。

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    用验证曲线 validation curve 选择超参数

    本文结构: 验证曲线的作用? 验证曲线是什么? 怎么解读? 怎么画? ---- 验证曲线的作用? 我们知道误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成。...对于这两个问题,我们可以选择模型和超参数来得到效果更好的配置,也就是可以通过验证曲线调节。 ---- 验证曲线是什么?...验证曲线和学习曲线的区别是,横轴为某个超参数的一系列值,由此来看不同参数设置下模型的准确率,而不是不同训练集大小下的准确率。...从验证曲线上可以看到随着超参数设置的改变,模型可能从欠拟合到合适再到过拟合的过程,进而选择一个合适的设置,来提高模型的性能。...不过有时画出单个超参数与训练分数和验证分数的关系图,有助于观察该模型在相应的超参数取值时,是否有过拟合或欠拟合的情况发生。 ---- 怎么解读?

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    【机器学习笔记】:解读正则化,LASSO回归,岭回归

    对于一组给定的数据,我们需要通过机器学习算法去拟合得到一个模型(对应图中曲线)。根据我们对拟合的控制和调整,这个模型可以有无数多种(一条直线,或各种形状的曲线等)。...因此,如果我们减小t,圆柱体就会向内缩,导致与漏斗的交点向上移动,而向上移动的同时 β1 和 β2 的值也在减小,即达到了降低参数权重的效果。...有偏估计 我们将前面的三维立体图形映射成二维(从上往下看),可以清晰地看到:求解的交点不再是最小二乘的最小值(红点),而变成了与正则项的交点(黄点)。...这个区别可以从二维图中更好地观察出来:岭回归中两个图形(没有棱角)的交点永远不会落在两个轴上,而LASSO回归中,正则化的几何图形是有棱角的,可以很好的让交点落在某一个轴上。 ?...下降速度不同 两种回归的不同也可以反映在下降速度上,蓝色为岭回归的最小化下降曲线,红色为LASSO回归的下降曲线。 ?

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    解读正则化

    两种回归下的参数求解为: \hat{\beta}=argmin(\sum_{i=1}^n((y_i-\sum_{j=1}^px_{ij}\beta_j)^2+\sum_{j=1}^p|\beta_j|)...减小 t,圆柱体会向内缩,交点会向上移动,参数的值在减小,相当于增大了模型复杂度所占的权重。...和 正则化的异同 有偏估计 我们将前面的三维立体图形映射成二维(从上往下看),可以清晰地看到:求解的交点不再是最小二乘的最小值(红点),而变成了与正则项的交点(黄点)。...这个区别可以从二维图中更好地观察出来:岭回归中两个图形(没有棱角)的交点永远不会落在两个轴上,而 LASSO 回归中,正则化的几何图形是有棱角的,可以很好的让交点落在某一个轴上。...下降速度不同 两种回归的不同也可以反映在下降速度上,蓝色为岭回归的最小化下降曲线,红色为 LASSO 回归的下降曲线。

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    机器学习深度学习 笔试面试题目整理(3)

    (3)L1-norm和L2-norm    其实稀疏的根本还是在于L0-norm也就是直接统计参数不为0的个数作为规则项,但实际上却不好执行于是引入了L1-norm;而L1norm本质上是假设参数先验是服从...Laplace分布的,而L2-norm是假设参数先验为Gaussian分布,我们在网上看到的通常用图像来解答这个问题的原理就在这。    ...但是L1-norm的求解比较困难,可以用坐标轴下降法或是最小角回归法求解。...(6)常用的优化方法  机器学习 学习笔记(4)牛顿法 拟牛顿法 机器学习 学习笔记(3) 梯度下降 牛顿法其实就是通过切线与x轴的交点不断更新切线的位置,直到达到曲线与x轴的交点得到方程解。...在实际应用中我们因为常常要求解凸优化问题,也就是要求解函数一阶导数为0的位置,而牛顿法恰好可以给这种问题提供解决方法。

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    曲线积分:沿着曲线的积分

    曲线积分,顾名思义,就是沿着一条曲线进行的积分。与我们常见的定积分(在一段区间上积分)不同,曲线积分的积分路径是一条曲线。 在物理学中,很多问题都可以转化为曲线积分。...例如,计算一个力沿一条路径所做的功,计算一个向量场沿一条曲线的环量等等。曲线积分可以用来计算曲线的长度、曲面面积等几何量。 第一型曲线积分: 计算一根非均匀密度细杆的总质量。...几何意义:表示曲线上的某种物理量(如质量密度、线密度)的总量。在曲线上的函数值与弧长的乘积的累加。 ∫_C f(x,y)ds C为积分路径,f(x,y)为被积函数,ds为曲线C上的弧长微元。...∫_C F(x,y)·dr C为积分路径,F(x,y)为向量场,dr为曲线C上的微元向量,·表示向量点积。 参数方程法: 将曲线C用参数方程表示,然后将曲线积分转化为定积分。...特别的有当一个第二型曲线积分的值只与路径的起点和终点有关,而与路径的具体形状无关时,我们就说这个曲线积分与路径无关。

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    pr曲线 roc曲线_roc曲线与auc的含义

    评价指标系列 PR曲线 查准率和查全率 PR曲线绘制 ROC曲线 TPR和FPR ROC曲线绘制 AUC的计算 python 代码实现及注解 类别不平衡问题 PR曲线 混淆矩阵 预测...PR曲线发生了交叉时:以PR曲线下的面积作为衡量指标,但这个指标通常难以计算 使用 “平衡点”(Break-Even Point),他是查准率=查全率时的取值,值越大代表效果越优 BEP过于简化,更常用的是...为横坐标绘制图像 如何利用ROC曲线对比性能: ROC曲线下的面积(AUC)作为衡量指标,面积越大,性能越好 AUC的计算 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。...PR曲线更适合度量类别不平衡问题中: 因为在PR曲线中TPR和FPR的计算都会关注TP,PR曲线对正样本更敏感。...而ROC曲线正样本和负样本一视同仁,在类别不平衡时ROC曲线往往会给出一个乐观的结果。

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    经典面试题:如何快速求解根号2?

    当这个数大于1时,开根号之后的数一定是小于原数的。 对于求解固定的数,且当给出一个数,可以快速判断出所给数是不是我们要的目标数,同时还能确定大小范围,这种问题就可以用二分查找来求解。...过点(x0,y0),斜率为k的直线,通过点斜式就可以很容易得到这条直线的方程,即y=k(x-x0)+y0。 该直线与x轴是有一个交点的,记为x1。...再令y=0,可解得x2,即与x轴的新交点。 我们发现x2又向左移动了,如果多重复几次上面的操作,就会发现xn在无限趋近一个点,那就是最开始曲线函数f(x)与x轴的交点。...而这个交点也可以看成是f(x)=0的方程的解。 如此,我们就得到了一种求解方程的迭代法,这就是牛顿迭代法。 那通过牛顿迭代法如何求解根号2呢?...05 求解根号 首先我们需要构造一个函数f(x),把目标数变成求解一个函数与x轴的交点,即方程f(x)=0的根。 再用上面的牛顿迭代法,就可以得到目标数“根号n”了。

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    hdu----(1466)计算直线的交点数(dp)

    比如,如果n=2,则可能的交点数量为0(平行)或者1(不平行)。 Input 输入数据包含多个测试实例,每个测试实例占一行,每行包含一个正整数n(n的数量....Output 每个测试实例对应一行输出,从小到大列出所有相交方案,其中每个数为可能的交点数,每行的整数之间用一个空格隔开。...* f(n)为其交点方案,  * 假设有r条非互相平行线,则    * f[n] = (n-r) * r (n-r条互相平行线和其它r条线的交点) + f[r]  【刘春英PPT有讲,可百度 搜】... * 用dp[i][j]表示i条直线,是否有会有j个交点,如果有j个交点,则置为1,否则为0;  * 根据上面的方程:只要dp[r][j]=1(r条直线有j个交点是成立的),那么肯定有dp[i][(i-r...)*r+j]=1;  * 记录i条直线所有可能的方案数  * n条直线最多有 n*(n-1)/2 个交点,n最大为20,交点数最多为190  */ 代码: 1 #include

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    CGAL:线段和多边形之间的交点?

    CGAL:线段和多边形之间的交点? [英] CGAL: Intersection between a segment and a polygon?...查看:422 发布时间:2020/9/30 21:04:15 computational-geometry cgal 本文介绍了CGAL:线段和多边形之间的交点?...的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧! 问题描述 我有一组多边形,我想测试它与线段之间的交点。 我检查了手册,但找不到匹配的功能。...点,线,线段,三角形,平面之间的交点确实存在。 多边形之间的交点也在那里。 我的问题是: 有这样的功能吗? 如果没有,这是否意味着我需要将多边形分解为多个部分,并在这些部分之间进行相交?...doc_html/cgal_manual/Boolean_set_operations_2_ref/Class_Polygon_set_2.html 我希望清楚, Kiril 这篇关于CGAL:线段和多边形之间的交点

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    matlab求解不定方程组_matlab解参数方程组

    最想说的一句话:要查matlab用法,一定要到官网去查,一些用法matlab官方是在不断更新的,现存的一些办法已经无法解决问题 使用的是 solve 这个函数,官网说明链接 它拥有解决优化问题,解方程的功能...,下面我将举一些常用的例子 文章目录 一、解单变量方程 二、解多变量方程 三、解带参数方程 四、解不等式 知识点总结 一、解单变量方程 题目:求解方程 2 x + 1 = 0 2x+1=0 2x...+1=0 syms x eqn = 2*x + 1 == 0; x = solve(eqn, x) 二、解多变量方程 题目:求解方程 { x 2 + y 2 = 5 x − y = 1 \begin...5x−y=1​ syms x y eqns = [x^2 + y^2 == 5, x - y == 1]; vars = [x y]; [x, y] = solve(eqns, vars) 三、解带参数方程...,sol.conditions新变量之间满足的关系 知识点总结 常规语法:sol = solve(eqn,var) 当公式中的解无法有限列举出来时,需要用参数化表示,就要用下列语法: [y1,

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    R语言宏观经济学:IS-LM曲线可视化货币市场均衡

    通过以上分析,希克斯对收入的决定作出了新的解释,认为收入(Y)的均衡水平是由IS曲线与LM曲线的交点决定的,即凯恩斯体系的四大根基--消费函数、资本边际效率、灵活偏好和货币数量同时决定收入的均衡水平。...IS曲线:在IS曲线上的点代表的利息(I)和输出(Y),表示该市场处于平衡率的组合的含义,在这些组合,商品的总供给等于在商品经济的总需求。...LM曲线:LM曲线上的点代表的兴趣(i)和输出的量,货币市场处于均衡率的组合,在这些组合中,货币总需求等于经济中的货币总供给。...) } 函数来计算在IS和LM曲线的交点 Intersect 求解联立方程系统 { a1 <- (1/(1...autonomous.component.gov <- 102  # 政府开支增加了2个单位 央行增加货币供应量#效果(或货币政策) ms.mon <- 145 # 货币供应量增加2个单位 找到IS-LM曲线的交点

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    算法:求两个单向链表的最早公共交点

    链接:https://mp.weixin.qq.com/s/A4jjclVpd7Q03yJfARR3DA 公众号:程序员架构进阶 一 题目    求两个单向链表的最早公共交点;如果没有返回null。...我们再看一下公共节点的定义,如果节点node是两个链表的公共节点,那么一定有L1从node开始之后,与L2的node及之后的节点完全相同。    ...做题的人看到的是完全相同的信息,但能给出的解答是不同的。也就是说,每个人对信息的理解、提取、利用的能力存在差异,导致会有部分人得不到最优的解答。    ...其中一个比较容易犯的错误,或者说容易陷入的思维屏障,就是把题目中的某些条件,只作为了“目标”,而没有发现这本来就是可以用来利用的“条件”。...以本题为例,公共节点本身有一定的要求,找到最早公共节点是我们的目标,但同时,公共节点本身的特性也是我们可以用来减少对比次数的条件。

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