机器学习面试必知：一文理解支持向量机(SVM)
1. 首先咱们要是决策距离最大化html 咱们先来求点 x x x到一个超平面 f ( x ) = w T x + b f(x)=w^{T}x+b f(x)=wTx+b的距离： 假设有一点 x x x，垂直投影到超平面上对应点为 x 0 x_{0} x0, w w w是垂直于超平面的一个向量， γ \gamma γ为样本 x x x到超平面的距离。易知 x = x 0 + γ w ∣ ∣ w ∣
相关文章
- 1. 机器学习：支持向量机(SVM)
- 2. 机器学习——支持向量机(SVM)
- 3. [机器学习] 支持向量机(SVM)
- 4. 【机器学习】支持向量机(SVM)
- 5. 机器学习：支持向量机(svm)
- 6. 机器学习（支持向量机-SVM）
- 7. 机器学习————SVM支持向量机
- 8. 机器学习支持向量机--SVM
- 9. 机器学习-支持向量机（SVM）
- 10. 机器学习：支持向量机SVM
- 更多相关文章...
- • R 绘图 - 中文支持 - R 语言教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • Kotlin学习（一）基本语法
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. 机器学习：支持向量机(SVM)
- 2. 机器学习——支持向量机(SVM)
- 3. [机器学习] 支持向量机(SVM)
- 4. 【机器学习】支持向量机(SVM)
- 5. 机器学习：支持向量机(svm)
- 6. 机器学习（支持向量机-SVM）
- 7. 机器学习————SVM支持向量机
- 8. 机器学习支持向量机--SVM
- 9. 机器学习-支持向量机（SVM）
- 10. 机器学习：支持向量机SVM