统计学习方法 李航---第7章 支持向量机
第7章 支持向量机 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划 ...
原文：李航-统计学习方法-笔记-7：支持向量机
简述 支持向量机 ：是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。 核技巧：SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。 间隔最大化：SVM的学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 线性可分SVM：当训练数据线性可分时，通过硬间隔最 ...
2019-06-05 15:51 2 737 推荐指数：
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