【机器学习】支持向量机（SVM）
感谢中国人民大学胡鹤老师，课程深入浅出，非常好 一、关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等，相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型（非神经网络）功效最好 传统线性分类：选出两堆数据的质心，并做中垂线（准确性低）——上图左 SVM：拟合的不是一条线，而是两条平行线，且这两条 ...
原文：机器学习面试问题整理(2) — SVM支持向量机
文章目录 概述 SVM原理及推导 SVM与随机森林比较 SVM为什么要引入拉格朗日的优化方法。 SVM原问题和对偶问题关系 SVM在哪个地方引入的核函数, 如果用高斯核可以升到多少维 SVM怎么防止过拟合 SVM的目标函数。 常用的核函数。 SVM硬软间隔对偶的推导 概述 基本推导和理论还是以看李航老师的 统计学习方法 为主。 各种算法的原理，推荐理解到可以手撕的程度。 以下为通过网络资源搜集整 ...
2019-02-24 09:09 0 827 推荐指数：
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