机器学习之对偶支持向量机（机器学习技法）
为什么要有一个对偶问题 一般SVM的求解 一般SVM的求解我们的目标就是最小化W²而且伴随着一个条件如下图： 在实务上我们通常把这个标准问题转化为一个二次规划的问题（以下称之为QP问题）然后使用软件去解决这个问题找到最优的b，W： 在我们得到一个线性的SVM的时候我们可以通过特征转换让SVM变成更为强大的非线性分类器。 遇到的问题和我们的目标 在解决QP问题是时我们会遇到d+1个变量和N个约束条件
相关文章
- 1. 机器学习之支持向量机
- 2. 机器学习之支持向量机回归（机器学习技法）
- 3. 机器学习之软间隔支持向量机（机器学习技法）
- 4. 机器学习之核函数支持向量机（机器学习技法）
- 5. 机器学习之线性支持向量机（机器学习技法）
- 6. 机器学习：支持向量机SVM对偶问题
- 7. 机器学习技法02：对偶支持向量机（Dual Support Vector Machine）
- 8. 机器学习：支持向量机(SVM)
- 9. 机器学习：支持向量机3
- 10. 机器学习：支持向量机
- 更多相关文章...
- • 网站主机 技术 - 网站主机教程
- • 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
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
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
