一、svm
1. svm為什麼引入對偶問題?
(1)方便計算,將原始問題的約束轉化為等式約束
(2)便於引入核函式
2. svm怎麼防止過擬合?
引入鬆弛變數
3. 點到直線距離公式?
點4. lr和svm有什麼不同嗎?
(1)分類思想不同:lr是基於概率求得,svm是基於最大化間隔
(2)svm決策麵只由少量的支援向量決定,而lr的話是所有樣本都會參與決策面的更新
(3)邏輯回歸通過sigmoid
函式縮小了遠離分類超平面那些點的資訊,而svm直接忽略了那些點的資訊
5. 什麼是結構風險?
結構風險=經驗風險(模型誤差)+置信風險(泛化能力)
6. 什麼是支援向量?
最大化間隔在正樣本和負樣本集合上各形成乙個邊界,位於這兩個邊界上的樣本就是支援向量。後續新樣本的分類就只依賴於這些支援向量的資訊,從而降低了儲存和計算的複雜性。
7. 核函式有什麼作用?
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