机器学习3-2
分类问题（下） 3.SVM分类 支持向量机是一种有监督学习方法，主要思想是创建一个最优决策超平面，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力。html 线型可分支持向量机与硬间隔最大化web 线型可分支持向量机与软间隔最大化算法 非线性支持向量机与核函数bootstrap SVM的优势：api 相对于其余训练分类算法不须要过多的样本，而且因为SVM引入
相关文章
- 1. 学习《机器学习100天》第32天 深入研究 | NUMPY
- 2. 林轩田之机器学习课程笔记（ distilling hidden features之final）（32之32）
- 3. 学习第32天
- 4. 学习笔记32
- 5. 【机器学习笔记32】短时傅里叶变换
- 6. 【机器学习】机器学习简介
- 7. 机器学习——机器学习（七）
- 8. 机器学习-机器学习简介
- 9. 机器学习--机器学习基础
- 10. 机器学习---初识机器学习
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
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