SVM（三），支持向量机，线性不可分和核函数
3.1 线性不可以分 我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维，这样很可能就可分了。然而，映射后我们也不能100%保证可分。那怎么办呢，我们需要将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面 ...
原文：线性可分支持向量机--SVM（1）
线性可分支持向量机 SVM 给定线性可分的数据集 假设输入空间 特征向量 为，输出空间为。 输入 表示实例的特征向量，对应于输入空间的点 输出 表示示例的类别。 线性可分支持向量机的定义： 通过间隔最大化或者等价的求出相应的凸二次规划问题得到的分离超平面 以及决策函数： 什么是间隔最大化呢 首先需要定义间隔， 下面介绍了函数间隔和几何间隔，几何间隔可以理解为训练点到超平面的距离， 二维中就是点到 ...
2019-11-13 21:07 0 311 推荐指数：
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