机器学习算法及代码实现–支持向量机
机器学习算法及代码实现–支持向量机 1、支持向量机 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据，距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量，我们利用SMO（SVM实现方法之一）最大化支持向量到分隔面的距离，这样当新样本点进来时，其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超 ...
原文：机器学习-支持向量机算法实现与实例程序
一 SMO算法基础 支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。分隔超平面是将数据集分开来的决策边界。 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为，平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。 我们希望找到离分隔超平面最近的点，确保他们离分隔 ...
2018-05-20 12:05 1 2719 推荐指数：
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