SVM （二）SVM理论基础
SVM的理论基础 上面我们讨论了关于 拉格朗日乘子法和KKT条件，下面我们讨论一下 SVM的一些基础概念。 我们从一个简单地二分类问题来看，给定 训练样本集合\( D =\{(x_1,y_1), (x_2,y_2),…, (x_m, y_m)\}, y_i \ \epsilon \ \{-1, +1\}\)如下图所示： 分类学习最基本的思想就是找到一个 超平面将不同的类别分开，因此我们希望找一
相关文章
- 1. 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础
- 2. 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础(转载)
- 3. SVM解释：二、SVM的数学基础
- 4. SVM理论学习
- 5. SVM解释：2、SVM的数学基础
- 6. 算法基础-SVM
- 7. 二、SVM
- 8. SVM(二)
- 9. SVM零基础系列教程（二）
- 10. 支持向量机SVM基本理论
- 更多相关文章...
- • CAP理论是什么？ - NoSQL教程
- • Kotlin 基础语法 - Kotlin 教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Docker 清理命令
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础
- 2. 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础(转载)
- 3. SVM解释：二、SVM的数学基础
- 4. SVM理论学习
- 5. SVM解释：2、SVM的数学基础
- 6. 算法基础-SVM
- 7. 二、SVM
- 8. SVM(二)
- 9. SVM零基础系列教程（二）
- 10. 支持向量机SVM基本理论