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机器学习基础算法 -- 支持向量机(Support Vector Machines)

本文主要记录 SVM 相关算法核心公式推导。 原问题 原始最优化问题一般形式为: 𝕟 其中, 在 上连续可微。 引入广义 Lagrange 函数: , 是 Lagrange 乘子, 原问题的等价无约束形式为: 对偶问题 定义 注意,对偶问题是关于 的最大化问题,而原问题是关于 的最大化问题。 由于 所以下述不等式恒成立 当 时,为强对偶;当 时,为弱对偶。 强对偶需要满足 K
2016-04-28
机器学习
#支持向量机

机器学习基础算法 -- 线性模型(Linear Models)

本文主要记录线性模型(回归、分类)相关算法核心公式推导。 线性回归 对于线性方程 其中, 最小二乘法 采用二范数平方定义其损失函数: 为了最小化损失函数,实际上等效于求取 由于 如果为满秩矩阵,则 Ridge 回归 也叫做 范数正则化,其一般求解形式为 对比最小二乘法结果可以发现,实际上是在基础上添加了一个单位矩阵,确保了矩阵可逆。 Lasso 回归 也叫做 范数正则化,其一般求解形
2016-04-15
机器学习
#线性模型
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