SVM中的軟間隔最大化與硬間隔最大化
參考文獻：https://blog.csdn.net/Dominic_S/article/details/83002153 1.硬間隔最大化 對於以上的KKT條件可以看出，對於任意的訓練樣本總有ai=0或者yif(xi) - 1=0即yif(xi) = 11）當ai=0時，代入 ...
原文：[機器學習]SVM---硬間隔最大化數學原理
注：以下的默認為 分類 SVM原理： 輸入空間到特征空間得映射 所謂輸入空間即是輸入樣本集合，有部分情況輸入空間與特征空間是相同得，有一部分情況二者是不同的，而模型定義都是定義到特征空間的，特征空間是指所有的輸入特征向量，特征向量是利用數值來表示的n維向量，輸入空間到特征空間的映射，也就是對所用的特征進行數值量化 本人這么理解 ，與概率中的隨機變量是一樣的形式，隨機變量是由樣本空間到實數集的映射， ...
2015-07-09 17:26 0 4405 推薦指數：
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