第四节：支持向量机（Support Vector Machine,SVM）
有导式 解决分类、回归的问题 分类原理: 二分类 构造分类超平面，实现样本划分 n维 n-1维 最小化问题，不等式问题 变为：对偶问题，等式问题 转化过程参照网上的博客 推广:（线性不可分的时候仍然能用） 低维空间映射到高维空间，有可能会从线性不可分变为线性可分 纬度增加，要在高维空间做内积，比较复杂，利用K积，简化 支持向量机：低维映射到高维；利用Knell积，低维计算内积代替高维 最早用
相关文章
- 1. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
- 2. 支持向量机(Support Vector Machine SVM)
- 3. SVM(support vector machines)支持向量机
- 4. 支持向量机（support vector machines, SVM）
- 5. 支持向量机（Support Vector Machine）
- 6. 支持向量机--support vector machine
- 7. Support Vector Machine (支持向量机)
- 8. 支持向量机Support Vector Machine
- 9. 支持向量机(Support Vector Machine)
- 10. 机器学习之支持向量机SVM（Support Vector Machine）
- 更多相关文章...
- • R 绘图 - 中文支持 - R 语言教程
- • Docker Machine - Docker教程
- • RxJava操作符（四）Combining
- • 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
- 1. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
- 2. 支持向量机(Support Vector Machine SVM)
- 3. SVM(support vector machines)支持向量机
- 4. 支持向量机（support vector machines, SVM）
- 5. 支持向量机（Support Vector Machine）
- 6. 支持向量机--support vector machine
- 7. Support Vector Machine (支持向量机)
- 8. 支持向量机Support Vector Machine
- 9. 支持向量机(Support Vector Machine)
- 10. 机器学习之支持向量机SVM（Support Vector Machine）