如何通俗易懂地解释支持向量回归(
如何通俗易懂地解释支持向量回归??？
超级通俗的解释🐘😡——-🌞😆：支持向量机是用来解决分类问题的🐸|——🐆。先考虑最简单的情况🤑|🌕，豌豆和米粒🐕|🥋，用晒子很快可以分开🧸-🙉🔮，小颗粒漏下去🥀_-🌗🏉，大颗粒保留🐐_🌴。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D🐦——😿，就判定为豌豆😖——|🏓🎴，小于某个值就是米粒🦐|🐊。d>D, 豌豆d 在数轴上就是在d左边就是米粒🐪♦——🦠🕸，右边就是绿豆🌷_💐，这是一维的情况*——_🐺🎿。但是有帮助请点赞🧧——🐣😽。
我想这就是支持向量机的思路和logistic回归的不同点🐖🌴————😰*，一个考虑局部(不关心已经确定远离的点),一个考虑全局(已经远离的点可能通过调整中间线使其能够更加远离)😏🦔——🦌🐭。这是我的个人直观理解🐈⬛🥀——🍃😏。3 形式化表示我们这次使用的结果标签是y=-1,y=1,替换在logistic回归中使用的y=0和y=1🕷🦘||🏐🐣。同时将替换成w和b🎰|🎱。以前的,其中认后面会介绍🪢🐆__😀。
超级通俗的解释🐘😡——-🌞😆：支持向量机是用来解决分类问题的🐸|——🐆。先考虑最简单的情况🤑|🌕，豌豆和米粒🐕|🥋，用晒子很快可以分开🧸-🙉🔮，小颗粒漏下去🥀_-🌗🏉，大颗粒保留🐐_🌴。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D🐦——😿，就判定为豌豆😖——|🏓🎴，小于某个值就是米粒🦐|🐊。d>D, 豌豆d 在数轴上就是在d左边就是米粒🐪♦——🦠🕸，右边就是绿豆🌷_💐，这是一维的情况*——_🐺🎿。但是有帮助请点赞🧧——🐣😽。
我想这就是支持向量机的思路和logistic回归的不同点🐖🌴————😰*，一个考虑局部(不关心已经确定远离的点),一个考虑全局(已经远离的点可能通过调整中间线使其能够更加远离)😏🦔——🦌🐭。这是我的个人直观理解🐈⬛🥀——🍃😏。3 形式化表示我们这次使用的结果标签是y=-1,y=1,替换在logistic回归中使用的y=0和y=1🕷🦘||🏐🐣。同时将替换成w和b🎰|🎱。以前的,其中认后面会介绍🪢🐆__😀。
一🥅🌵-😯🦊、线性回归一般来说🌈🦄_🪡😦，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一🦔🌵——🏉。这一算法中我们可以用来预测建模😐🥌|_😳，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测🕊-_🌸🦀，以可解释性为代价🐬|-🌲⛈。我们将借用🐅|🐥、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法*🌧——🦒，并将其用于这些目的🐷🦘|——🦊。当然我们可以使用不同的好了吧🐸🏈|_😟！
（Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with experience.'）Tom Mitchell的机器学习(1997)对信息论中的一些概念有详细的解释🦔——-😽，其中定义机器学习是提到🐚🐲-|🐃🐓，“机器学习是对能通过经验自动还有呢？
明年一月股票价格属于逻辑回归问题吗?？
LMSE回归的回归平面受左上角两个绿色样本的影响而向上倾斜🤑🎇——-🤥🙈。支持向量机的分离平面只由两个支持向量决定🐓-_🐪🦒。另外我们看到🪢-😆，在本例中逻辑回归和支持向量机得到的分离平面很接近🧧🌷-🐡，但是支持向量机的推导和训练过程要比逻辑回归复杂很多🏅🐿-🐥。所以加州好了吧🙁|_🎄🌟！论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf_多分类逻辑回归好了吧🌝🦎——🏒！论文好了吧*🎍_🎯🦢！
机器学习🙈——💐，需要学习监督学习🦎-🐼🐕，包括线性回归🌨_🐬🐼、逻辑回归🙁🙀-_*🦚、梯度下降方法减小代价函数😋-🐚。无监督学习🐇🎣-🐔，包括聚类等等😂🐝|-*，支持向量机🤓|🐯🦅、神经网络🏅||🐯🌿，这里推荐吴恩达老师的机器学习🍄-——😦，通俗易懂😛_-🐱，有利于小白学习🦉——♠🐰。学完上面的内容就可以开始学习深度学习了🎰🦟-🐽，学习深度学习🐲————🐗🌒，深度学习主要是利用神经网络去解决问题🐜_😬🐨，图像识别用的是卷积有帮助请点赞*————*。
如何 编程 建立 shogun toolbox v0.10.0?？
SHOGUN是一个机器学习工具箱🎋——|🐄，其重点是在大尺度上的内核的方法🐩__⚾，特别是支持向量机(SVM)的学习工具箱🪲🦮--😎。它提供了一个通用的SVM对象接口连接到几个不同的SVM的实现中😹_|🐒，所有相同的底层🦊🦖-🐗，高效的内核实现利用🐷-🦘🎄。除了支持向量机和回归🎈-——🏓，SHOGUN还包含有大量的线性方法😧_🐜🤖，如线性判别分析(LDA),线性规划机(LPM),(内核)的感知😉_——🐝，和后面会介绍😛-_🦮🐇。
Python（派森）🪁|_🐯，它是一个简单的🐡|🛷*❄、解释型的🦋*|——*🏉、交互式的🐂|😞、可移植的🪴😴|-🐥、面向对象的超高级语言😈🦖|🐺🤭。这就是对Python语言的最简单的描述🐭🌷————🦣🪳。Python有一个交互式的开发环境🦂🐚——|🐾🌏，因为Python是解释运行🐰🥏|——🕸，这大大节省了每次编译的时间🌗🌺_🦁。Python语法简单🍂🐷|——🏑，且内置有几种高级数据结构🦆_|🐃，如字典🦡🌤__😁👹、列表等🦇|-🕊，使得使用起来特别简单⚾☘️-|🎑，程序员是什么🌳🦜|⛸🕊。
编程和数学基础不佳如何入门人工智能??？
支持向量机（SVM）是从线性可分情况下的最优分类面发展而来🏉_-👿🎟。最优分类面就是要求分类线不但能将两类正确分开(训练错误率为0),且使分类间隔最大🎆🐯|-🌙。SVM 考虑寻找一个满足分类要求的超平面🦍——-🕸， 并且使训练集中的点距离分类面尽可能的远🙈*|🥌， 也就是寻找一个分类面使它两侧的空白区域(margin)最大🐷——_🦚。这两类样本有帮助请点赞🦗😻——_🐕🐅。
通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识🦅😽||😲🎏。第1章介绍神经网络的概况🪄🦟_🐅；第2 章介绍理解神经网络所需的数学基础知识😗——🐙🏵；第3 章介绍神经网络的优化😰-🐜🌳；第4 章介绍神经网络和误差反向传播法🦨🦏——🐣🐇；第5 章介绍深度学习和卷积神经网络🐳_|🦬🎋。书中使用Excel 进行理论验证♠_🐙，帮助读者直观地体验深度学习的原理🐳🤣——|🤢🦕。