基于Hinge Loss的Linear SVM梯度降低算法数学推导

时间 2020-07-14

标签基于 hinge loss linear svm 梯度降低算法数学推导栏目应用数学繁體版

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传统的SVM使用凸二次规划的方式进行优化，使得损失函数收敛，参考李宏毅教授的机器学习课程的SVM的梯度降低的优化算法推导很是的简单明了，这里记录一下，而且参考Siraj Raval的例子使用梯度降低进行深刻理解。 html 实例生成训练SVM的数据 #To help us perform math operations import numpy as np #to plot our data a

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1. SVM的梯度降低解释及其算法比较
2. 梯度降低法的推导
3. 梯度降低法
4. 梯度降低算法
5. Hinge loss
6. 统计学习方法(1) 梯度降低法和SMO算法实现SVM
7. 梯度下降算法基本数学推导
8. 从梯度降低法、最大间隔法两种角度理解SVM
9. 机器学习之降低损失 (Reducing Loss)：梯度下降法
10. 梯度下降算法推导
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