SVM 简要推导过程
SVM 是一块很大的内容，网上有写得非常精彩的博客。这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节，而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路。 1. 问题由来 SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行正确划分，与一般的线性分类器相比 ...
原文：AI面试之SVM推导
SVM现在主流的有两个方法。一个是传统的推导，计算支持向量求解的方法，一个是近几年兴起的梯度下降的方法。 梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作为损失函数，所以最近也有人提出的深度SVM其实就是使用hinge loss的神经网络。 本文的目的是讲解传统的推导。 SVM的超平面 SVM模型的基本原理，就是寻找一个合适的超平面，把两类的样本正确分开。单个SVM只能处理二分类，多分类需要多个S ...
2020-07-22 17:17 0 570 推荐指数：
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