统计学习2：线性可分支持向量机(Scipy实现)
1. 模型 1.1 超平面 我们称下面形式的集合为超平面 \[\begin{aligned} \{ \bm{x} | \bm{a}^{T} \bm{x} - b = 0 \} \end{a ...
原文：统计学习：线性支持向量机(Pytorch实现)
学习策略 . 软间隔最大化 上一章我们所定义的 线性可分支持向量机 要求训练数据是线性可分的。然而在实际中，训练数据往往包括异常值 outlier ，故而常是线性不可分的。这就要求我们要对上一章的算法做出一定的修改，即放宽条件，将原始的硬间隔最大化转换为软间隔最大化。 给定训练集 begin aligned D bm x , y , bm x , y ,..., bm x m , y m end ...
2021-10-12 21:08 0 1728 推荐指数：
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