机器学习之支持向量机算法(二)
五、SVM求解实例 上面其实已经得出最终的表达式了，下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据：3个点，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，负例X3(1,1) 如下图所示 ...
原文：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 支持向量机 SVM希望通过N 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平面的函数间隔，如果函数间隔为正，则分类正确，函数间隔为负，则分类错误，函数间隔的绝对值除以 w 就是几何间隔，几何间隔始 ...
2020-05-18 17:41 0 743 推荐指数：
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