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Soft-Margin SVM as Regularized - Cupoy

為了允許有錯誤點的存在(或者 noise),也為了避免模型過於復雜化,造成過擬合,建立了 Soft-Margin Primal 的數學表達式,並引入了新的參數 C作為權衡因子,然後也推導了其 Soft-Margin Dual 形式。因為 Soft-Margin Dual SVM 更加靈活、便於調整參數,所以在實際應用中,使用 Soft-Margin Dual SVM 來解決分類問題的情況更多一些。 影片內容 pdf:https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mltech18spring/doc/205_handout.pdf

為了允許有錯誤點的存在(或者 noise),也為了避免模型過於復雜化,造成過擬合,建立了 Soft-Margin Primal 的數學表達式,並引入了新的參數 C作為權衡因子,然後也推導了其 Soft-Margin Dual 形式。因為 Soft-Margin Dual SVM 更加靈活、便於調整參數,所以在實際應用中,使用 Soft-Margin Dual SVM 來解決分類問題的情況更多一些。 影片內容 pdf:https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mltech18spring/doc/205_handout.pdf