SVM1 线性SVM
一、Linear Support Vector Machine 接下来的讨论假设数据都是线性可分的。 1.1 SVM的引入：增大对测量误差的容忍度 假设有训练数据和分类曲线如下图所示： 很明显，三个分类器都能够正确分类训练数据，但是哪一个的效果更好呢？直觉告诉我们第三个 ...
原文：什么是SVM
通过跟高斯 核 的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。 核 事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线 在二维平面可能会很困难，但是通过 核 可以将二维空间映射到三维空间，然后使用一个线性平面就可以达成类似效果。也就是说，二维平面划分出的非线性分类界线可以等价于三维平面的线性分类界线。 ...
2020-03-26 15:50 0 792 推荐指数：
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