大样本的线性可分支持向量机算法，乔于，易正俊，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）适合于解决高维小样本的分类问题。但在大数据背景下，支持向量机对于海量样本的学习算法收敛�

机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

哈工大模式识别SVM讲义，哈工大模式识别研究生课程资源数针对a的最大化,同吋考虑(7)式的约束,得到原始问题的对儁优化问题: 对偶优化问题 max(a)=2a1-2∑2xx (8) 约束 ≥0,i=1 22 原始优化问题和对偶优化问题都是典型的线性不等式约朿条件下的二次优化问题,求解 两者中的任何一个都是等价的。但SVM算法一般求解的是对偶问题,因为它有如下两个特 l、对偶问题不直接优化权值矢量w,因此与样本的特征维数d无关,只与样本的数量 n有关。当样本的特征维数很高时,对偶问题更谷易求解 2