机器学习之支持向量机（二）：SMO算法
函数的推理及常用的核函数有哪些；第四部分是支持向量机的应用，按照机器学习实战的代码详细解读。 机器学 ...
原文：机器学习——支持向量机(SVM)之拉格朗日乘子法，KKT条件以及简化版SMO算法分析
SVM有很多实现，现在只关注其中最流行的一种实现，即序列最小优化 Sequential Minimal Optimization，SMO 算法，然后介绍如何使用一种核函数 kernel 的方式将SVM扩展到更多的数据集上。 .基于最大间隔分隔数据 几个概念： .线性可分 linearly separable ：对于图 中的圆形点和方形点，如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开，就称这组 ...
2016-11-18 17:10 0 7448 推荐指数：
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机器学习算法整理（七）支持向量机以及SMO算法实现
以下均为自己看视频做的笔记，自用，侵删！ 还参考了：http://www.ai-start.com/ml2014/ 在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常 ...