Machine Learning2（Support Vector Machines for Non-Linearly Separable Data ）

时间 2020-12-24

原文原文链接

目标在本教程中，您将学习如何：当不可能线性分离训练数据时，定义SVM的优化问题。如何配置参数以适应SVM的这类问题。动机为什么扩展SVM优化问题以处理非线性可分离的训练数据有趣？在计算机视觉中使用SVM的大多数应用需要比简单的线性分类器更强大的工具。这源于这样的事实：在这些任务中，训练数据很少使用超平面分离。考虑这些任务之一，例如面部检测。这种情况下的训练数据由一组面部图像组成，另一组

>>阅读原文<<

1. Machine Learning1（Introduction to Support Vector Machines ）
2. Structured Support Vector Machine
3. Notes of Machine Learning (Stanford), Week 7, Support Vector Machines
4. Support Vector Machine (SVM)
5. Support vector machine（SVM）
6. Machine Learning in Action(6) —— Support Vector Machine
7. sklearn-Support Vector Machine
8. Support Vector Machine
9. SVM(Support Vector Machine)
10. linear support vector machine
更多相关文章...
• Docker Machine - Docker教程
• Swift for 循环 - Swift 教程
• 算法总结-回溯法
• 算法总结-归并排序