带松弛变量的SVM
线性支持向量机的软间隔最大化模型 不完全线性可分 实际问题中，数据不一定完全线性可分。 数据线性可分，但间隔小 左图：少量样本被错分但间隔大 右图：样本被完全分对，但间隔小 样本完全线性可分时： y i ( w T x i + b ) ≥ 1 y_i ( \mathbf{w}^T \mathbf{x}_i + b) \ge 1 yi(wTxi+b)≥1 实际问题中，数据未必完全线性可分，因此有
相关文章
- 1. SVM松弛变量解读
- 2. 松弛变量
- 3. SVM入门（九）松弛变量（续）
- 4. 从零开始学习SVM（二）---松弛变量
- 5. 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子
- 6. 从零到精通SVM之超平面求解和松弛变量
- 7. 支持向量机松弛变量的理解
- 8. 支持向量机（二）——松弛变量处理异常点
- 9. FPGA时序分析建立松弛和保持松弛
- 10. Hulu机器学习问题与解答系列 | 十八：SVM – 核函数与松弛变量
- 更多相关文章...
- • PHP 变量 - PHP教程
- • ASP 变量 - ASP 教程
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
- • 漫谈MySQL的锁机制
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