统计学习方法第26页

《统计学习方法》中关于SMO算法的一些理解

1.SMO即序列最小最优化，（sequentialminimaloptimization），用于利用核函数求解非线性问题的SVM的最优化问题。求解的输出结果就是每个支持向量所对应的参数αi（这个参数是拉格朗日函数中引入的，个人理解下，这个α所代表的就是每个支持向量在模型中起到的影响因子，因为这个αi的表达式中有一向内积，内积也可以表示两个向量的相关性，相关性越高则这个内积就越大）。2.书中直接给出

都想学啊·2020-08-03 07:21

统计学习方法：罗杰斯特回归及Tensorflow入门

作者：桂。时间：2017-04-2121:11:23链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html前言看到最近大家都在用Tensorflow，一查才发现火的不行。想着入门看一看，Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的，用到softmaxregression，而这个恰好与我正在看的《统计信号处理》相关。本文借此梳理一

weixin_34253539·2020-08-03 07:35

统计学习方法学习笔记（六）：序列最小最优化算法SMO

经过前三篇的学习笔记，对理论上的支持向量机算是稍微了解了，如何去求解前三篇学习笔记中的对偶问题呢？在这一篇学习笔记中将给出答案。凸二次规划的对偶问题：$$\min_{\alpha}\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N}\alpha_i\alpha_iy_iy_jK(x_i,x_j)-\sum_{i=1}^{N}\alpha_i$$$$s.t.\sum_{i=

weixin_30474613·2020-08-03 06:49

EM算法---基于隐变量的参数估计

注：本文中所有公式和思路来自于李航博士的《统计学习方法》一书，我只是为了加深记忆和理解写的本文。】

XGBoost·2020-08-03 05:49

SVM学习总结（一）如何学习SVM

二、学习方法通过各种资料的对比学习，我个人觉得使用李航的《统计学习方法》第七章，再辅助以网上的资料应该就差不多了，然后再写个SMO算法就可以了。

往事如风~·2020-08-03 05:16

使用SVM对随机生成数据集进行分类（线性可分硬间隔）

具体数学原理参考《统计学习方法》在学习过程中有疑惑如下：一直想不明白为什么式7.11中的分子没有用并且可以被当作常数下面的解释是当w与b同比例变换时，函数间隔（即分子）亦会同比例变换。

sunyutian1998·2020-08-03 04:57

使用感知机对随机生成数据集进行分类（线性可分）

学习参考《统计学习方法》疑惑处如下每次梯度下降都是针对一个误分类点而单个误分类点的损失函数为Li(w,b)=-yi*(w*xi+b)对w与b求完偏导之后即为-xi*yi与-yi代码如下：importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltnp.random.seed

sunyutian1998·2020-08-03 04:57

《统计学习方法》笔记（十一）--SMO

SMO(SequentialMinimalOptimization)序列最小最优化是一种高效的实现SVM的方法，是一种启发式算法目标仍然是解决凸二次规划的对偶问题。通过解决多变量问题的子问题，即两个变量的二次规划，来解决对偶问题。这样做的好处是每一个子问题可以得到解析解而不是迭代的数值解，这样就可以提高计算速度。SMO包含两个部分：求解两个变量二次规划的解析方法以及选择变量的启发式算法1.求解析解

kxy司马羽鹤·2020-08-03 04:43

林轩田--机器学习技法--SVM笔记1--线性支持向量机(linear+SVM)

支持向量机以下是我学习林轩田–机器学习技法的SVM章节的学习笔记，以及《统计学习方法》第七章–支持向量机的内容，如有错误还请大家及时提出，谢谢1.什么是支持向量机支持向量机（supportvectormachine

周周周睿·2020-08-03 04:27

机器学习——线性可分支持向量机

以下内容纯手打，内容来源是结合其他参考材料以及自己的理解参考《统计学习方法》、《机器学习》周志华教授、其他网络博客1.SupportVectorMachine.1.1Introduction（比较统一的总结

Penkace·2020-08-03 03:15

硬间隔支持向量机原理（Hard-Margin SVM）

按照《统计学习方法》书的思路，每一种机器学习的方法都可由模型+策略+

RhapsoG·2020-08-03 03:05

统计学习方法（机器学习）——7.2、支持向量机（线性支持向量机与软间隔最大化）

文章目录支持向量机SVM线性支持向量机与软间隔最大化线性SVM学习的对偶算法支持向量合页损失函数支持向量机SVM接上文：线性可分支持向量机与硬间隔最大化线性支持向量机与软间隔最大化线性SVM线性可分问题SVM学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，因为此时上文中的不等式约束并不能都成立。需要修改硬间隔最大化，使其成为软间隔最大化。假设给定一个特征空间上的的训练数据集T={(x1,y1),(x2,

青山遇绝壁·2020-08-03 03:16

SVM算法理论推导及python实现

转载请注明出处:SVM算法理论推导及python实现本文面向的读者为掌握SVM基础前置知识如读过《统计学习方法》，并希望对SMO(SequentialMinimalOptimization)细节有更深入了解的人群

0x落尘·2020-08-03 02:40

机器学习（一）：模型的参数估计方法

机器学习（一）：模型的参数估计方法前言：之前在看李航的《统计学习方法》，思考的同时打算对于其中一些问题做一些总结和记录，希望以后再看的时候能够有更深入的理解。

z語默·2020-08-03 02:42

SVM——硬间隔最大化

本文参考自http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf，但采用《统计学习方法》中的符号系统数据集D={(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),

o0Helloworld0o·2020-08-03 02:46

机器学习实战Chp6： SVM-支持向量机--径向基函数---手写数字识别

机器学习实战Chp6：SVM-支持向量机–径向基函数—手写数字识别#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul2420:01:442018@author:muli"""#参考李航《统计学习方法

木里先森·2020-08-03 02:29

Logistic Regression

Modelsklearn.linear_model.LogisticRegressionsklearn.linear_model.LogisticRegressionCVstatsmodelsTensorflow实现LR参考：李航，统计学习方法

东昌府尹·2020-08-03 02:07

统计学习方法笔记---支持向量机

自编程实现详见：https://blog.csdn.net/leemusk/article/details/105596434SVM的特点优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题使用数据类型：数值型和标称型数据基本概念希尔伯特空间H\mathcal{H}H：完备的，可能是无限维的，被赋予內积的线性空间完备的：对极限是封闭

leemusk·2020-08-03 01:42

统计学习方法---聚类分析

聚类的简单了解分类方法是属于有监督学习，聚类是属于无监督学习。K均值聚类是最基础和最常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代方法寻找K个簇的一种划分方案。通过最小化损失函数来获取最有的划分方案，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和。使用的距离通常为欧式距离。聚类分为硬聚类和软聚类：硬聚类：一个样本只能属于一个类软聚类：一个样本可以属于多个类类是样本的子集，比如有如下基本定义：描述

leemusk·2020-08-03 01:10

《统计学习方法》第三章 K-means算法

K-means算法K-means的三个基本要素k值k值小，近似误差(approximationerror)会减小，但是估计误差(estimationerror)会增大，模型更复杂，容易过拟合。通常采用交叉验证法选取最优的k值，通常较小。距离度量e.g.欧氏距离，Lp距离，Minkowski距离分类决策规则e.g.多数表决（等价于经验风险最小化）K-means算法实现——kd树why通过二叉树这种数

cutie吖·2020-08-03 00:31

分类：支持向量机(一)——完全线性可分

page_id=683https://www.cnblogs.com/pinard/p/6097604.html李航老师的《统计学习方法》1.支持向量机简介支持向量机(SupportVectorMachine

hgz_dm·2020-08-03 00:05

机器学习（统计学习方法）基础知识

实现统计学习方法的步骤如下：1）得到一个有限的训练数据集合；2）确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的

静_流·2020-08-03 00:03

支持向量机笔记

读李航老师《统计学习方法》笔记模型：线性可分支持向量机（linearsupportvectormachineinlinearlyseparablecase）线性支持向量机（linearsupportvectormachine

warrioR_wx·2020-08-03 00:49

【机器学习】知识点汇总

资源：1、《统计学习方法》代码实现2、吴恩达机器学习课程笔记3、七月在线人工智能面试题4、Datawhale秋招机器学习算法工程师面经5、AI算法工程师手册—华校专6、机器学习十大算法系列—July专栏建议学习顺序

heimu24·2020-08-03 00:45

SVM-SMO算法python实现

支持向量机SMO算法可参照李航《统计学习方法论》一书，博客可参考：https://blog.csdn.net/willbkimps/article/details/54697698https://www.cnblogs.com

fjssharpsword·2020-08-02 23:59

什么是统计学习，统计学习的步骤是什么

统计学习是基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析，统计学习方法包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型学习的算法，称为统计学习方法的三要素。

duozhishidai·2020-08-02 23:18

机器学习第十课：支持向量机SVM（一）线性可分（硬间隔）SVM

本节内容主要理论来源于李航《统计学习方法》。从今天开始，我开始看第三遍了。

魔峥·2020-08-02 23:03

统计学习方法笔记

统计学习方法笔记文章目录统计学习方法笔记CHAP1:统计学习方法概论1.1统计学习简述1.2监督学习1.3统计学习三要素1.4模型的评估与选择1.5泛化能力1.6生成模型和判别模型Chap2：感知机2.0

Captaincoke·2020-08-02 23:16

机器学习：SVM（三）——序列最小最优化（SMO）算法

参考：李航《统计学习方法》周志华《机器学习》[https://www.jianshu.com/p/55458caf0814][https://

a16111597162163·2020-08-02 22:45

AI之路（三）——关于统计学习（statistical learning）Part 2 分类

下面从几个角度对统计学习方法进行分类。基本分类统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。有时还包括半监督学习、主动学习。1.监督

达摩院院长·2020-08-02 21:28

AI之路（五）——关于统计学习（statistical learning）Part 4 模型评估与模型选择

注意，统计学习方法具体采用的损失函数未必是评估时使用的损失函数。当然，让两者一致是比较理想的。假设学习到的模型是Y=f^(X

达摩院院长·2020-08-02 21:28

统计学习方法第七章的序列最小最优化算法SMO代码实践

统计学习方法第七章的序列最小最优化算法SMO代码实践#-*-encoding:utf-8-*-fromnumpyimport*#又调试了半天写代码需谨慎，另外在内循环的函数中标记了代码所在书中公式的位置

亦万·2020-08-02 21:04

深入浅出机器学习之支持向量机SVM(SMO算法)

主要基于统计学习方法这本书。

wh357589873·2020-08-02 21:58

SVM学习总结（三）SMO算法流程图及注释源码

，而且smo算法实现的主体架构和实现都与SMO算法原论文基本一致，源码应该是一个老外写的，英文注释较多，csdn上下的适合有些中文注释，我在看的过程中又加入了一些注释，注释中提到的书指的主要是李航的《统计学习方法

往事如风~·2020-08-02 20:01

统计学习方法笔记---SMO算法

前言首先我们需要知道的是SMO算法适用于求解凸二次规划问题的最优解，在详细讲解SMO之前，我们需要了解坐标上升法，该算法每一轮迭代得到多元函数中的一个参数，通过多次迭代直到收敛得到所有参数解。如Θ=[θ1,θ2,θ3]\Theta=[\theta_1,\theta_2,\theta_3]Θ=[θ1,θ2,θ3]，每一轮只计算θi\theta_iθi，经过三次迭代得到Θ\ThetaΘ。SMO的特点S

leemusk·2020-08-02 20:39

手推机器学习系列笔记——手推SVM(1)硬间隔、软间隔、约束优化问题、对偶性证明、KKT条件

笔记是听了b站大神的白板推导机器学习系列课，再结合李航老师的《统计学习方法》、周志华老师的西瓜书以及其他优秀博主的博客而成（浑然天成！！！）

Fox_Alex·2020-08-02 20:22

机器学习在线手册：像背托福单词一样学机器学习

(作者：黄海广[1])机器学习手册分为三个部分，数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法。建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习

湾区人工智能·2020-08-02 15:43

【有监督学习】积累与发现

{2}(\mathbf{X\theta}-\mathbf{Y})^T(\mathbf{X\theta}-\mathbf{Y})J(θ)=21(Xθ−Y)T(Xθ−Y)，爱会不会感知机感知机原理小结在《统计学习方法

dominic_z·2020-08-01 12:43

Coursera机器学习课程笔记(1) Supervised Learning and Unsupervised Learning

yew1eb·2020-08-01 08:31

极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式如何理解

下面的答案将先照《统计学习方法》一书将问题补充完整，以便手上没这本书的人也能看明白，然后再给出推导过程。设输入空间为n维向量的集合，输出空间为类标记集合{}。

Roswell_lou·2020-07-30 21:50

统计学习方法-支持向量机SVM

reference：http://blog.csdn.net/chl033/article/details/2729495http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.htmlhttp://leftnoteasy.cnblogs.com/http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/19

汗青传奇·2020-07-30 20:55

统计学习方法——朴素贝叶斯

0.写在前面朴素贝叶斯实际上是非常简单的一种机器学习方法，我们在之前的很多地方都讲过了，所以这里我们不再阐述具体的原理，可以移步：朴素贝叶斯。但是，对于讨论班里，争论最多的就是课后的2个习题，因此，我们重点放在这两个习题上。他们分别是：4.1用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式（4.8）及公式（4.9）。4.2用贝叶斯估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式（4.10）及公式（4.11）

刘炫320·2020-07-30 20:57

EM算法深入浅出

最近学习了下EM算法，看了下李航的《统计学习方法》第九章EM算法，被一堆理论+公式看的云里雾里的，头大。

曼陀罗彼岸花·2020-07-30 16:12

【机器学习（二）】感知机

本篇是关于机器学习的第二篇，这一系列的文章主要是参考李航老师的《统计学习方法》一书，以及兼考虑周志华老师的《机器学习》一书本篇主要讲述的是感知机，需要注意的是与后面的支持向量机（SVM）的比较，尤其是与线性可分的支持向量机之间的比较

第五清风·2020-07-30 16:57

【机器学习（三）】拉格朗日对偶性

本篇是关于机器学习的第三篇，这一系列的文章主要是参考李航老师的《统计学习方法》一书，以及兼考虑周志华老师的《机器学习》一书本篇不是李航老师的《统计学习方法》中的一部分，主要是对第二篇感知机中所涉及到的拉格朗日对偶性进行补充