机器学习实战之SVM原理与案例
定义： 支持向量机SVM（Support vector machine）是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线（或者超平面）。实际上有许多条直线（或超平面）可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线（或超平面）中分割两类目标时，有最大距离的直线（或超平面 ...
原文：[机器学习]SVM原理
SVM是机器学习中神一般的存在，虽然自深度学习以来有被拉下神坛的趋势，但不得不说SVM在这个领域有着举足轻重的地位。本文从Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引进Kernel Trick，然后推广到常用的Soft Kernel SVM。 一 Hard SVM SVM本身是从感知机算法演变而来，感知机算法是在一个线性可分的数据集中找到一个分类超平面，尽可能的将数据集划分开，理论上这样 ...
2015-03-10 23:39 2 1965 推荐指数：
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