支持向量机背后的数学原理!
Datawhale
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· 2020-08-05
译者:郑沛,英国曼彻斯特大 来源:数据派THU
支持向量机(SVM)介绍
支持向量机(SVM)是怎么工作的
处理异常值
PEGASOS法
非线性回归分类
支持向量机(SVM)的优劣
可视化支持向量机(SVM)
支持向量机(SVM)的应用
(上图注释:最优超平面:Optimal hyperpline;最大间隔:Maximum margin)
目标:找到最佳的超平面
二次方程求解器
拉格朗日量密度
PEGASOS算法
线性核
RBF(径向基)核
多项式核
Sigmoid核
params= [{‘kernel’:[‘linear’, ‘rbf’, ‘poly’, ‘sigmoid’], ‘c’:[0.1, 0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0]}
cv: 交叉验证(cross-validation)
n_jobs: 可用的CPU数量
可以轻松处理大型特征空间
核技巧是支持向量机的真正优势,因为它有助于找到甚至更复杂问题的解决方案
适用于线性和非线性数据
不容易出现过拟合的现象
甚至适用于非结构化数据
对噪音敏感
选择最佳核比较困难
大型数据集的训练时间长
支持向量机的应用
“干货学习,点赞三连↓
评论
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