上海交通大学_tensor flow教程_前向传播(张量)-实战_中国AI数据

2019-11-25

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非线性数据,则可以更改将线性seParator投影到数据上的方式。这是通过更改SVM丢失功能中的内核来完成的。在本章中,我们介绍如何更改转换器内核并分离非线性可分离数据。 做好准备 在此食谱中,我们将在支持向量机中促进内核的使用。在线性SVM部分中,我们使用特定的IOSS函数对SOft余量进行了求解。此方法的另一种解决方法是解决所谓的优化问题的对偶问题。通过以下公式可以看出线性SVM问题的对偶是给定的: 哪里: 在这里,模型中的变量将是b VeCtor。理想情况下,此向量将是相当稀疏的,仅对我们数据集的对应支持向量承担1和-1附近的VaIUeS。数据点VeCtOrS用V表示,我们的目标(1或-1)用表示。 PreCeding方程中的核心是点PrOdUCt,.....,WhiCh给出了线性核。ThiS内核是一个SqUare矩阵,其中填充了数据点的匚/点PrOdUCtS。 不仅可以在数据点之间进行点生产,还可以使用更多的复杂功能将它们扩展为更高的维度,从而使类可以线性分离。这似乎不必要,但如果我们选择一个函数k,则该属性具有以下属性: k(xj,xj)=φ(xiyφ(xj)

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