SVM中的软间隔最大化与硬间隔最大化
参考文献：https://blog.csdn.net/Dominic_S/article/details/83002153 1.硬间隔最大化 对于以上的KKT条件可以看出，对于任意的训练样本总有ai=0或者yif(xi) - 1=0即yif(xi) = 11）当ai=0时，代入 ...
原文：[机器学习]SVM---硬间隔最大化数学原理
注：以下的默认为 分类 SVM原理： 输入空间到特征空间得映射 所谓输入空间即是输入样本集合，有部分情况输入空间与特征空间是相同得，有一部分情况二者是不同的，而模型定义都是定义到特征空间的，特征空间是指所有的输入特征向量，特征向量是利用数值来表示的n维向量，输入空间到特征空间的映射，也就是对所用的特征进行数值量化 本人这么理解 ，与概率中的随机变量是一样的形式，随机变量是由样本空间到实数集的映射， ...
2015-07-09 17:26 0 4405 推荐指数：
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