支持向量机（SVM）必备知识(KKT、slater、对偶）
SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸优化问题、拉格朗日乘子法、对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法！相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料，着实费了不少功夫！本文便针对SVM涉及到的这些复杂概念进行总结，希望为大家更好地理解SVM奠定基础。 一、凸集和凸函数 在讲解凸优化问题之前我们先来
相关文章
- 1. 支持向量机预备知识（一）kkt条件
- 2. 机器学习：支持向量机SVM对偶问题
- 3. 对SVM支持向量机（1）
- 4. 支持向量机（SVM）
- 5. 支持向量机SVM（二）
- 6. SVM-支持向量机（二）
- 7. 支持向量机 SVM
- 8. ML--支持向量机SVM
- 9. ML-支持向量机(SVM)
- 10. 支持向量机SVM
- 更多相关文章...
- • R 绘图 - 中文支持 - R 语言教程
- • PHP 面向对象 - PHP教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • 三篇文章了解 TiDB 技术内幕 —— 谈调度
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. 支持向量机预备知识（一）kkt条件
- 2. 机器学习：支持向量机SVM对偶问题
- 3. 对SVM支持向量机（1）
- 4. 支持向量机（SVM）
- 5. 支持向量机SVM（二）
- 6. SVM-支持向量机（二）
- 7. 支持向量机 SVM
- 8. ML--支持向量机SVM
- 9. ML-支持向量机(SVM)
- 10. 支持向量机SVM