机器学习之支持向量机理论与代码实践

机器学习之支持向量机理论与代码实践
共36节 2141人在学 课程详情
  • 开课简介
  • 机器学习知识体系
  • 机器学习流程
  • 拉格朗日乘子法求等式约束条件下函数极值
  • 拉格朗日乘子法求等式约束条件下函数极值举例
  • 拉格朗日乘子法求不等式约束条件下函数极值
  • 拉格朗日乘子法求不等式约束条件下函数极值举例
  • SVM介绍
  • 函数间隔与几何间隔及其两者关系
  • SVM的数学表示
  • 构造拉格朗日函数
  • 先求对w,b的极小
  • 再对alpha求极大最终得出svm的解
  • 上一节问题说明,总结线性可分支持向量机学习算法
  • 举例说明svm求解过程
  • 线性支持向量机介绍及构造拉格朗日函数
  • 线性支持向量机目标函数推导
  • 线性支持向量机总结
  • 线性支持向量机的支持向量
  • 非线性支持向量机
  • 核函数
  • 常见核函数
  • SMO算法1
  • SMO算法2
  • SMO算法3
  • SMO算法4
  • SMO算法5
  • SVM和SMO总结
  • SVM原生代码实现1
  • SVM原生代码实现2
  • SVM原生代码实现3-改进版增加运行速度
  • SVM原生代码实现4-核函数实现
  • sklearn实现SVM之LinearSVC
  • sklearn实现SVM之SVC
  • sklearn实现SVM之SVC的rbf
  • 案例:使用SVM完成手写数字识别

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    课时介绍

    sklearn实现SVM之SVC的rbf

    课程介绍

    该课程是目前讲解SVM的最详细的课程,详细的讲解了SVM的数学推导过程,SMO算法的数学推导过程,并根据最终推导的公式使用python原生代码进行了实现,公式与代码一一对应。把最难理解的SVM讲解的非常透彻。


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