程序员经验分享-hwhale

SVM —— 在复杂数据上应用核函数

2023-11-01

对于非线性可分的数据，我们需要使用一种称为核函数(kernel)的工具将数据转换成易于分类器理解的形式。

目录

 利用核函数将数据映射到高位空间

径向基核函数

 利用核函数将数据映射到高位空间

对于非线性可分的数据，我们要将数据从一个特征空间转换到另一个特征空间。在新空间下，我们可以很容易地利用已有地工具对数据进行处理，这种过程称为从一个特征空间到另一个特征空间的映射。通常情况下，这种映射会将低维的特征空间映射到高维空间。

这种从某个特征空间到另一个特征空间的映射是通过核函数来实现的。核函数可以看成是一个包装器或者接口，它能把数据从某个很难处理的形式转换成为另一个较容易处理的形式。

在SVM优化中，将之前的内积计算，换成核函数，这种方式称为核技巧。

核函数不仅仅应用于支持向量机，很多其他的机器学习算法也都能用到核函数。

径向基核函数

径向基核函数是一个采用向量作为自变量的函数，能够基于向量距离运算输出一个标量。这个距离可以是从<0, 0>向量或者其他向量开始计算的距离。径向基核函数的高斯版本：

k(x,y)=\exp(\frac{-\left \| x-y \right \|^2}{2\sigma ^2})

其中，\sigma是用户定义的用于确定到达率或者说函数值跌落到0的速度参数。

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

Machine Learning

SVM —— 在复杂数据上应用核函数 的相关文章

  • 关于Spark报错不能连接到Server的解决办法（Failed to connect to master master_hostname:7077）

    问题产生 Spark集群 即可以基于Mesos或YARN来部署 也可以用自带的集群管理器 部署于standalone模式下 笔者在部署standalone模式时 首先 通过如下命令 启动了Master sbin start master s

  • 【Machine Learning】5.特征工程和多项式回归

    特征工程和多项式回归 1 导入 2 多项式特征 3 特征选择 4 多项式特征与线性特征的关联 5 特征缩放 Scaling features 6 复杂函数的拟合 7 课后题 特征工程 使用线性回归机制来拟合非常复杂甚至非线性 存在 x n

  • 预测数值型数据：回归

    本文传送机 用线性回归找到最佳拟合直线 局部加权线性回归 通过缩减系数来 理解 数据 岭回归 lasso 前向逐步回归 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点 结果易于理解 计算上不复杂 缺点 对非线性的数据拟合不好 适用数据类型 数值

  • 详解随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）

    深度学习最常用的优化方法就是随机梯度下降法 但是随机梯度下降法在某些情况下会失效 这是为什么呢 带着这个问题我们接着往下看 一个经典的例子就是假设你现在在山上 为了以最快的速度下山 且视线良好 你可以看清自己的位置以及所处位置的坡度 那么沿

  • 西瓜书之误差逆传播公式推导、源码解读及各种易混淆概念

    关键词 反向传播 BP caffe源码 im2col 卷积 反卷积 上池化 上采样 公式推导 以前看到一长串的推导公式就想直接跳过 今天上午莫名有耐心 把书上的公式每一步推导自己算一遍 感觉豁然开朗 遂为此记 sigmoid函数求导比rel

  • 基于Levenberg-Marquardt训练算法的BP网络Python实现

    基于Levenberg Marquardt训练算法的BP网络Python实现 分类 统计机器学习算法理论 2013 07 15 23 40 430人阅读 评论 0 收藏 举报 经过一个多月的努力 终于完成了BP网络 参考的资料为 1 Tra

  • 【基于协同过滤算法的电影推荐】

    目录 1 协同过滤算法 1 1 CF与 User Item 推荐算法区别 1 2 UserCF 1 3 ItemCF 2 评价指标 3 基于userCF与itemCF电影推荐 3 1 MovieLens数据集 3 2 userCF代码实现

  • kaldi中SHELL调用C++程序过程源码分析

    引入 kaldi真正的核心源码 都是C 写成的 这个结论可以从如下两点得以确认 1 在kaldi的源码kaldi src目录下 能看到很多扩展名为 cc的源程序 这是linux下C 源码 2 在源码中 比如kaldi src featbin

  • 理解准确率(accuracy)、精度(precision)、查全率(recall)、F1

    Precision又叫查准率 Recall又叫查全率 这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果 TP TN FP FN的定义 在二分类问题中 Real 1 Real 0 Predict 1 TP FP Predict 0 FN TN TP 预

  • OpenCV中SVM的参数具体设置

    CvSVMParams CvSVMParams svm type CvSVM C SVC kernel type CvSVM RBF degree 0 gamma 1 coef0 0 C 1 nu 0 p 0 class weights 0

  • confidence weighted learning

    这个算法原作者意思是在NLP中面对高维向量和数据稀疏时效果会不错 算法保持了当前预测向量w的均值和方差 并做优化 代码实现如下 cw learning algorithm def get phi confidence parameter p

  • 指数分布的定义形式及应用

    转载请注明出处 http blog csdn net ningyaliuhebei article details 46409941 指数分布是连续型随机变量 指数分布具有无记忆性 指数分布是特殊的gamma分布 指数分布 Exponent

  • MLOps极致细节：4. MLFlow Projects 案例介绍（Gitee代码链接）

    MLOps极致细节 4 MLFlow Projects 案例介绍 Gitee代码链接 MLFlow Projects允许我们将代码及其依赖项打包为一个可以在其他平台上以可复制 reproducible 和可重用 reusable 的方式运行

  • 监督学习，无监督学习，半监督学习，主动学习的概念

    1 监督学习 supervised learning 训练数据既有特征 feature 又有标签 label 通过训练 让机器可以自己找到特征和标签之间的联系 在面对只有特征没有标签的数据时 可以判断出标签 即生成合适的函数将输入映射到输出

  • Structural Time Series modeling in TensorFlow Probability

    在邯郸学步后 想要深入用好Tensorflow中的STS model 还是要静下心来 好好阅读点材料 f t f 1

  • 机器学习简介

    介绍 机器学习是人工智能 AI 的一个子领域 机器学习的目标通常是理解数据的结构并将该数据拟合到人们可以理解和利用的模型中 尽管机器学习是计算机科学的一个领域 但它与传统的计算方法不同 在传统计算中 算法是计算机用来计算或解决问题的显式编程

  • 感知机分类学习

    感知机 perceptron 是一种二类分类的线性分类模型 也就是说 使用于将数据分成两类的 并且数据要线性可分的情况 线性可分是指存在一个超平面能够将空间分成两部分 每一部分为一类 感知机的目的就在于找这样的一个超平面 假设输入数据形式为

  • 【数据预处理】Pandas缺失的数据处理

    目录 缺少数据基础 何时 为何 数据丢失 被视为 缺失 的值 日期时间 插入缺失数据 缺少数据的计算 Sum Prod of Empties Nans GroupBy中的NA值 清理 填写缺失数据 填充缺失值 fillna 用PandasO

  • 【特征工程】特征选择与特征学习

    特征选择与特征学习 在机器学习的具体实践任务中 选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题 特征选择通常选择与类别相关性强 且特征彼此间相关性弱的特征子集 具体特征选择算法通过定义合适的子集评价函数来体现 在现实世界中 数据通常是

  • 机器学习里的 kernel 是指什么？

    转自我的知乎回答 机器学习里的 kernel 是指什么 我换个角度来解释这个问题 机器学习在做回归或者分类时有一个很朴实的想法 预测 x 的值 那就在训练集 X 中寻找那些与 x 相似的样本 再把这些样本的值加权作为预测值 这里有两个问题

随机推荐

  • 数据库文件扩展名

    不同的数据库扩展名不同 SQL的就是MDF Access数据库的扩展名是 mdb MSSql数据库的扩展名是 mdf Paradox数据库的扩展名是 DB Oracle数据库的扩展名是 DBF dBase数据库的扩展名是 DBF FoxPr

  • ERROR:Dependency ‘mysql:mysql-connector-java:5.1.38‘ not found

    问题描述 报错信息 Dependency mysql mysql connector java 5 1 38 not found 原因分析 settings xml中未添加镜像源 解决方案 在当前maven项目中 右键选择 Maven gt

  • 测试五：使用Charles抓包

    1 安装Charles 我使用的电脑是mac 本文也是记录在mac下如何安装并使用charles抓线上https的包以及普通http的包 官网地址 https www charlesproxy com download charles默认使

  • Data Augmentation techniques in time series domain: A survey and taxonomy

    本文是对 Data Augmentation techniques in time series domain A survey and taxonomy 的翻译 时间序列域的数据增强技术 综述与分类 摘要 1 引言 2 相关工作 3 背景

  • 最大子数组和Python解法

    给你一个整数数组 nums 请你找出一个具有最大和的连续子数组 子数组最少包含一个元素 返回其最大和 子数组 是数组中的一个连续部分 例 输入 nums 2 1 3 4 1 2 1 5 4 输出 6 解释 连续子数组 4 1 2 1 的和最

  • Linux中nginx如何重启、启动与停止/设置开机自启动

    一 启动 usr local nginx sbin nginx c usr local nginx conf nginx conf 启动代码格式 nginx安装目录地址 c nginx配置文件地址 例如 root localhost usr

  • Unity3D性能优化——工具篇

    性能优化是游戏项目开发中一个重要且必须的元素 用户和项目的需求在并且会持续增长 而即便在硬件设备高速发展的今天 游戏特效 画质 场景复杂度的需求也都向着榨干硬件性能的趋势提升 无论研发团队有多么丰富的经验积累 性能优化永远是一个非常棘手而又

  • 操作系统理论知识9

    我的操作系统笔记 第四章 存储器管理 存储器部件 主存 保存进程运行时的程序和数据 寄存器 速度最快 价格昂贵容量不大 一般以字为单位 只要存放指令一次操作的数据就够了 高速缓存 速度快 存放部分内存数据 硬件自动处理 磁盘缓存 内存的一部

  • Quartz概述

    Quartz是开源任务调度框架中的翘楚 它提供了强大的 任务调度机制 Quartz允许开发人员灵活的定义触发器的调度时间表 并可对触发器和任务进行关联映射 此外 Quartz提供了调度运行环境的持久化机制 可以保存并恢复调度现场 即使系统因

  • Photoscan/Metashape 2.0.0中的地面激光扫描处理

    在Metashape 原Photoscan 2 0 0 结构化地面激光扫描和非结构化航空激光扫描都可以使用导入点云 文件 gt 导入 gt 导入点云 命令导入 导入时会保留所有点属性 包括结构化信息 本文讨论以下主题 如何将激光扫描数据导入

  • 创建进程函数fork的使用

    1 pid t fork void 作用 创建一个新的进程 返回值 如果调用成功 返回两次 返回值为0 代表当前进程是子进程 返回值为非负数 代表当前进程为父进程 调用失败 返回 1 C程序一开始 就会产生一个进程 当这个进程执行到fork

  • 力扣刷题序号459.重复的子字符串——C语言实现

    给定一个非空的字符串 s 检查是否可以通过由它的一个子串重复多次构成 思路与算法 根本思路 区间移动 1 先判断一定不是由子串构成的情况 即输入的母串长度为0或1的情况 2 当母串长度 gt 2时 需考虑多种情况 需枚举算法 先遍历整个母串

  • 关于css中的z-index 属性

    检索或设置对象的层叠顺序 较大 number 值的对象会覆盖在较小 number 值的对象之上 如两个绝对定位对象的此属性具有同样的 number 值 那么将依据它们在HTML文档中声明的顺序层叠 对于未指定此属性的绝对定位对象 此属性的

  • ios弱网测试_弱网测试方法整理

    背景 昨天和几个同事讨论弱网测试方法 发现并不是很多人在没有公司专门开发的弱网工具的前提下 知道如何去进行弱网的模拟测试 于是就整理了以下几种测试方法 供大家参考 下面只是对弱网设置的界面进行了简单的介绍 有兴趣的童鞋可以深入研究 另外还有

  • win10 git 命令行出现 no matching host key type found. Their offer: ssh-rsa 解决方案

    一 现象 win10电脑 配置好公私钥之后 仍然无法直接用 git ssh的方式 下载代码 出现形如 no matching host key type found Their offer ssh rsa 的错误 转载 https www

  • CSS动画——加载的菊花转动画

    CSS动画 加载的菊花转动画 最近在整理工作过程中用到的一些动画 菊花转loading就是其中一个 本人比较爱较劲 看到这个就想用代码实现 虽然我很菜 但是我也要做一个菜中VIP 话不多说 先插播一个类似想要实现的gif吧 对不起这个gif

  • scrapy效率提升篇

    scrapy基于twisted异步IO框架 downloader是多线程的 但是 由于python使用GIL 全局解释器锁 保证同时只有一个线程在使用解释器 这极大限制了并行性 在处理运算密集型程序的时候 Python的多线程效果很差 而如

  • vue+wangEditor的富文本编辑器的使用

    vue wangEditor的富文本编辑器的使用 先配置新建一个

  • 华为防火墙配置了限制一台主机只能访问固定域名和IP的安全策略后打开网站加载速度很慢半天打不开

    环景 华为USG6311E VRP Software Version 5 170 USG6300E V600R007C00SPC200 V200R007C00SPC091 PC联想win10专业版 谷歌浏览器版本 88 0 4324 182

  • SVM —— 在复杂数据上应用核函数

    对于非线性可分的数据 我们需要使用一种称为核函数 kernel 的工具将数据转换成易于分类器理解的形式 目录 利用核函数将数据映射到高位空间 径向基核函数 利用核函数将数据映射到高位空间 对于非线性可分的数据 我们要将数据从一个特征空间转换

热门标签