机器学习系列-支持向量机
支持向量机 支持向量机（SVM）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 给定训练样本集 D=(x1,y1
相关文章
- 1. 支持向量机|机器学习推导系列（七）
- 2. 吴恩达机器学习系列17：支持向量机
- 3. 机器学习系列笔记(4)——支持向量机SVM
- 4. 机器学习：支持向量机(SVM)
- 5. 机器学习：支持向量机3
- 6. 机器学习：支持向量机
- 7. 机器学习（二）支持向量机
- 8. 机器学习之支持向量机
- 9. 机器学习——支持向量机(SVM)
- 10. 【机器学习】（六）支持向量机
- 更多相关文章...
- • SQL 主机 - SQL 教程
- • R 绘图 - 中文支持 - R 语言教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • 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。
最新文章
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|机器学习推导系列（七）
- 2. 吴恩达机器学习系列17：支持向量机
- 3. 机器学习系列笔记(4)——支持向量机SVM
- 4. 机器学习：支持向量机(SVM)
- 5. 机器学习：支持向量机3
- 6. 机器学习：支持向量机
- 7. 机器学习（二）支持向量机
- 8. 机器学习之支持向量机
- 9. 机器学习——支持向量机(SVM)
- 10. 【机器学习】（六）支持向量机