支持向量机(SVM) SMO算法详解

时间 2019-12-05

标签支持向量 svm smo 算法详解繁體版

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1.寻找最大间隔训练样本集：D = { (x1, y1) , (x2, y2) , ... ,(xm, ym) } , yi ϵ { -1, +1}python 划分超平面的线性方程：wTx + b = 0（1）算法样本空间中任一点x到超平面(w, b)的距离为：app （2）dom 假设超平面(w, b)能将训练样本正确分类，对于(xi, yi) ϵ D，有：函数（3）post 间隔

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