机器学习sklearn之SVM推导（一）
首先，先由感知机入手，简单的说明了一下，感知机的工作原理和他的目标函数，下图是对他的解释与说明，当然最后的梯度下降求法并不是最好的方法，可以使用对偶法进行求解，这里不做过多的解释了。好，上图，手写，有点丑！从感知机的原理中，我们可以类比出SVM的基本思路，当然SVM也是在感知机的基础上做的，不然怎么说感知机是神经网络、机器学习的鼻祖呢… 这里的关键部分是两个概念，一个是几何间隔，一个是函数间隔，然
相关文章
- 1. 机器学习sklearn之SVM推导（三）
- 2. 机器学习sklearn之SVM推导（二）
- 3. 机器学习-SVM推导
- 4. 机器学习----SVM的推导过程
- 5. 机器学习(2) - SVM 推导
- 6. 机器学习分类实例(sklearn)——SVM
- 7. sklearn的机器学习之路：支持向量机（SVM）
- 8. 机器学习 | 深刻SVM原理及模型推导（一）
- 9. 机器学习 | 深入SVM原理及模型推导（一）
- 10. 机器学习系列（一）：SVM的公式推导
- 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
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
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
