Метод опорных векторов

Видеозаписи

Лекция

Семинар

Содержание лекции

• Оптимальная разделяющая гиперплоскость. Понятие зазора между классами (margin).
• Случаи линейной разделимости и отсутствия линейной разделимости. Связь с минимизацией регуляризованного эмпирического риска. Кусочно-линейная функция потерь.
• Задача квадратичного программирования и двойственная задача. Понятие опорных векторов.
• Рекомендации по выбору константы C.
• Функция ядра (kernel functions), спрямляющее пространство, теорема Мерсера.
• Способы конструктивного построения ядер. Примеры ядер.
• SVM-регрессия.
• Регуляризации для отбора признаков: LASSO SVM, Elastic Net SVM, SFM, RFM.
• Метод релевантных векторов RVM
• Обучение SVM методом активных ограничений. Алгоритм INCAS. Алгоритм SMO.
• ню-SVM.

Материалы

• Презентация Voron-ML-Lin-SVM.pdf (PDF, 1,0 МБ) — прикреплена к публикации.

Материалы курса © К. В. Воронцов. Текст и слайды распространяются по лицензии CC BY-SA 3.0 — на условиях этой лицензии они воспроизведены здесь без изменений. Видеозаписи размещены на YouTube и встроены по ссылке; их копии здесь не хранятся.