使用Python从零实现多分类SVM|向量|算法|svm|python_网易订阅
2023年11月7日 - 网易
与此同时,较小的C将允许更多的“违规行为”(以换取更大的支持;例如,更小的w(w)。可以证明,等价对偶问题只有在约束每个点的α≤C时才会发生变化。由于允许违例,支持向量(带有α>0的点)不再都在边界的边缘。任何错误的支持向量都具有α=C,而非支持向量(α=0)不能发生错误。我们称潜在错误(α=C)的支持...
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从SVM对偶问题,到疲劳驾驶检测,到实用工业级别的模型压缩技巧
2019年8月5日 - 网易
要求上式的极大值问题,又可以转化为极小值问题求解,不再赘述。从上面式子来看,与原问题相比有两点好处:(1)改变了问题的复杂度。不管是直接采用优化方法还是拉格朗日方程的原问题,都需要直接求特征向量w,因此求解的复杂度与样本的维度有关。而在对偶问题下,直接求ai即可,这只和样本数量有关,复杂度降低了很多。
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...百强AI论文」出炉:清华紧随谷歌排名第二,宁波工程学院成最大黑马
2023年3月8日 - 网易
最后,对集成自编码器和GMM进行联合优化,将目标函数的优化转化为拉格朗日对偶问题,在三个公共数据集上进行的实验验证了所提出的模型的性能与所选择的异常检测基线相比有明显竞争力。论文共同一作为来自宁波工程学院的安鹏教授和同济大学的ZhiyuanWang。安鹏教授目前是宁波工程学院电子与信息工程学院副院长,2000年至2009...
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开发者自述:我是怎样理解支持向量机(SVM)与神经网络的
2017年5月27日 - 雷锋网
然而,问题又出现了(新解法的出现总是因为新问题的出现),对于SVM的对偶问题,通过二次规划算法来求解的计算规模和训练样本成正比,开销太大。换句话来说,输入数据小的时候还好,不过小数据几乎没啥用,但是数据量大起来又计算量太大,所以就得寻找一种适合数据量大而且计算量小的解法,这个就是SMO。SMOSMO,Sequential...
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