支持向量機 (SVM)分類器原理分析與基本應用
轉自：穆晨 閱讀目錄 前言 預備術語 算法原理 如何計算最優超平面 使用SMO - 高效優化算法求解 α 值 非線性可分情況的大致解決思路 小結 回到頂部 前言 支持向量機，也即SVM，號稱分類算法 ...
原文：支持向量機 (SVM)分類器原理分析與基本應用
前言 支持向量機，也即SVM，號稱分類算法，甚至機器學習界老大哥。其理論優美，發展相對完善，是非常受到推崇的算法。 本文將講解的SVM基於一種最流行的實現 序列最小優化，也即SMO。 另外還將講解將SVM擴展到非線性可分的數據集上的大致方法。 預備術語 . 分割超平面：就是決策邊界 . 間隔：樣本點到分割超平面的距離 . 支持向量：離分割超平面距離最近的樣本點 算法原理 在前一篇文章 邏輯回歸中， ...
2014-12-31 15:31 0 2300 推薦指數：
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前言 支持向量機，也即SVM，號稱分類算法，甚至機器學習界老大哥。其理論優美，發展相對完善，是非常受到推崇的算法。 本文將講解的SVM基於一種最流行的實現 - 序列最小優化，也即SMO。 另外還將講解將SVM擴展到非線性可分的數據集上的大致方法 ...
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