支持向量机(SVM)入门
一、简介 支持向量机，一种监督学习方法，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM。 通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 支持向量机建构一个或多个高 ...
原文：[ML从入门到入门] 支持向量机：从SVM的推导过程到SMO的收敛性讨论
引言 支持向量机 Support Vector Machine，SVM 在 年代由苏联人 Vladimir Vapnik提出，主要用于处理二分类问题，也就是研究如何区分两类事物。 本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题，最后还会对 SMO 算法进行推导以及对 SMO 算法的收敛性进行简要分析，但受限于篇幅，本文不会对最优化问题 核函数 原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍， ...
2022-09-25 23:20 0 569 推荐指数：
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