林軒田--機器學習技法--SVM筆記5--核邏輯迴歸(Kernel+Logistic+Regression)
核邏輯迴歸 這一章節主要敘述的內容是如何使用SVM來做像logistics regression那樣的soft binary classification(輸出正類的概率值)，如何在此基礎上加上核方法。 1. 把SVM看成一種regularization模型 如上圖所示，我們的soft-margin SVM引入了一個鬆弛變量ξn，用於記錄每個點違反邊界的大小，然後我們把它寫成一個有條件的最佳化問題
相關文章
- 1. 林軒田--機器學習技法--SVM筆記5--核邏輯迴歸(Kernel+Logistic+Regression)
- 2. 機器學習技法筆記5：Kernel 邏輯迴歸
- 3. 林軒田機器學習技法筆記1：Liner Support Vector Machine(SVM)
- 4. 林軒田機器學習技法（Machine Learning Techniques）筆記（一）
- 5. 林軒田機器學習技法筆記2：Dual Support Vector Machine
- 6. 林軒田機器學習技法（Machine Learning Techniques）筆記（三）
- 7. 林軒田--機器學習技法--SVM筆記6--支持向量迴歸（Support+Vector+Regression）
- 8. 林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記9 --- Decision Tree
- 9. 林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記10 --- Random Forest
- 10. 林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記8 --- Adaptive Boosting
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - C# 邏輯條件 - ASP.NET 教程
- • ASP.NET Razor - VB 邏輯條件 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 林軒田--機器學習技法--SVM筆記5--核邏輯迴歸(Kernel+Logistic+Regression)
- 2. 機器學習技法筆記5：Kernel 邏輯迴歸
- 3. 林軒田機器學習技法筆記1：Liner Support Vector Machine(SVM)
- 4. 林軒田機器學習技法（Machine Learning Techniques）筆記（一）
- 5. 林軒田機器學習技法筆記2：Dual Support Vector Machine
- 6. 林軒田機器學習技法（Machine Learning Techniques）筆記（三）
- 7. 林軒田--機器學習技法--SVM筆記6--支持向量迴歸（Support+Vector+Regression）
- 8. 林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記9 --- Decision Tree
- 9. 林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記10 --- Random Forest
- 10. 林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記8 --- Adaptive Boosting