支持向量机(SVM)（五）-- SMO算法详解

时间 2019-12-05

标签支持向量 svm smo 算法详解繁體版

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1、咱们先回顾下SVM问题。算法 A、线性可分问题数组一、SVM基本原理：函数 SVM使用一种非线性映射，把原训练数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总能够被超平面分开。优化二、问题的提出：ui 三、如何选取最优的划分直线f(x)呢？spa 四、求解：凸二次规划3d 创建拉格朗日函数：求偏导数： B、线性不可分问题 blog 一、核函数

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