《机器学习Python实现_07_01_svm_硬间隔支持向量机与SMO》
一.简介 支持向量机(svm)的想法与前面介绍的感知机模型类似，找一个超平面将正负样本分开，但svm的想法要更深入了一步，它要求正负样本中离超平面最近的点的距离要尽可能的大，所以svm模型建模可以分为两个子问题： （1）分的对：怎么能让超平面将正负样本分的开； （2）分的好：怎么能让距离超平面 ...
原文：《机器学习Python实现_07_02_svm_软间隔支持向量机》
一.简介 上一节介绍了硬间隔支持向量机，它可以在严格线性可分的数据集上工作的很好，但对于非严格线性可分的情况往往就表现很差了，比如： PS:请多试几次，生成含噪声点的数据 那怕仅含有一个异常点，对硬间隔支持向量机的训练影响就很大，我们希望它能具有一定的包容能力，容忍哪些放错的点，但又不能容忍过度，我们可以引入变量 xi 和一个超参 C 来进行控制，原始的优化问题更新为如下： min w,b, xi ...
2020-05-21 08:28 0 759 推荐指数：
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