非线性支持向量机SVM
非线性支持向量机SVM 对于线性不可分的数据集， 我们引入了核(参考：核方法·核技巧·核函数) $引进一个松弛变量$\xi_i ...
《机器学习Python实现_07_03_svm_核函数与非线性支持向量机》
一.简介 前两节分别实现了硬间隔支持向量机与软间隔支持向量机，它们本质上都是线性分类器，只是软间隔对“异常点”更加宽容，它们对形如如下的螺旋数据都没法进行良好分类，因为没法找到一个直线（超平面）能将其分隔开，必须使用曲线（超曲面）才能将其分隔，而核技巧便是处理这类问题的一种常用 ...
线性可分支持向量机--SVM（1）
线性可分支持向量机--SVM （1） 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 ...
SVM-支持向量机（一）线性SVM分类
SVM-支持向量机 SVM（Support Vector Machine）-支持向量机，是一个功能非常强大的机器学习模型，可以处理线性与非线性的分类、回归，甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一，特别适用于复杂的分类问题，并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里 ...
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）—— 线性SVM
支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）于 1995 年正式发表，由于其在文本分类任务中的卓越性能，很快就成为机器学习的主流技术。尽管现在 Deep Learning 很流行，SVM 仍然是一种很有的机器学习算法，在数据集小的情况下能比 Deep ...