SVM之入门理解
SVM属于判别式的模型，主要是进行二分类的分类模型，现在模型也被广泛用于多分类。 理解svm的原理我们需要从以下几点来入手。 主要思想 核函数 松弛变量（偏移量） SVM的主要思想： 根本问题就是要找一个分割线/分割平面。 思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力。对于一个多维的样本集，系统随机产生一个超平面并不断移动
相关文章
- 1. 理解SVM ——入门SVM和代码实现
- 2. SVM入门
- 3. 机器学习之深入理解SVM
- 4. svm 自我入门
- 5. 机器学习入门之svm-knn
- 6. 快速入门SVM理论部分：
- 7. 机器学习入门（十三）：SVM——线性可分 SVM 原理
- 8. 深入理解SVM，详解SMO算法
- 9. SpringMVC入门到理解之开门篇
- 10. 支持向量机（SVM）入门理解与推导
- 更多相关文章...
- • Memcached入门教程 - NoSQL教程
- • Neo4j数据库入门教程 - NoSQL教程
- • Java Agent入门实战（三）-JVM Attach原理与使用
- • YAML 入门教程
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
- 1. 理解SVM ——入门SVM和代码实现
- 2. SVM入门
- 3. 机器学习之深入理解SVM
- 4. svm 自我入门
- 5. 机器学习入门之svm-knn
- 6. 快速入门SVM理论部分：
- 7. 机器学习入门（十三）：SVM——线性可分 SVM 原理
- 8. 深入理解SVM，详解SMO算法
- 9. SpringMVC入门到理解之开门篇
- 10. 支持向量机（SVM）入门理解与推导