機器學習實戰之SVM原理與案例
定義： 支持向量機SVM（Support vector machine）是一種二值分類器方法,其基本是思想是：找到一個能夠將兩類分開的線性可分的直線（或者超平面）。實際上有許多條直線（或超平面）可以將兩類目標分開來，我們要找的其實是這些直線（或超平面）中分割兩類目標時，有最大距離的直線（或超平面 ...
原文：[機器學習]SVM原理
SVM是機器學習中神一般的存在，雖然自深度學習以來有被拉下神壇的趨勢，但不得不說SVM在這個領域有着舉足輕重的地位。本文從Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引進Kernel Trick，然后推廣到常用的Soft Kernel SVM。 一 Hard SVM SVM本身是從感知機算法演變而來，感知機算法是在一個線性可分的數據集中找到一個分類超平面，盡可能的將數據集划分開，理論上這樣 ...
2015-03-10 23:39 2 1965 推薦指數：
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