SVM-非线性支持向量机及SMO算法
SVM-非线性支持向量机及SMO算法 如果您想体验更好的阅读：请戳这里littlefish.top 线性不可分情况 线性可分问题的支持向量机学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，为了满足函数间隔大于1的约束条件，可以对每个样本$(x_i, y_i)$引进一个松弛变量$\xi_i ...
原文：支持向量机（SVM）中的 SMO算法
. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机 SVM 。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分： . SVM理论本身：包括最大间隔超平面 Maximum Margin Classifier ，拉格朗日对偶 Lagrange Duality ，支持向量 Support Vector ，核函数 Kernel 的引入，松弛变量的软间隔优化 Outliers ，最小序列优化 Sequential Minim ...
2017-02-26 17:47 3 9802 推荐指数：
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