支持向量機原理(二) 線性支持向量機的軟間隔最大化模型
支持向量機原理(一) 線性支持向量機 支持向量機原理(二) 線性支持向量機的軟間隔最大化模型 支持向量機原理(三)線性不可分支持向量機與核函數 支持向量機原理(四)SMO算法原理 支持向量機原理(五)線性支持回歸 在支持向量機 ...
原文：支持向量機（二）線性可分支持向量機與硬間隔最大化
本文原創如需轉載請注明出處 閱讀目錄一.什么是函數間隔 二.什么是幾何間隔 三.函數間隔與幾何間隔的關系 四.硬間隔最大化 五.學習的對偶算法 一.函數間隔 在圖A，B，C三點，A離超平面是最遠的，所以A被分類錯誤的可能性是最小的，相反C離超平面的距離是最近的，所以C被分類錯誤的可能性是最大的，這很好理解。那么我們就可以用 一個點距離超平面的遠近 來表示分類預測的確信程度 因此我們只需要尋找一個超 ...
2015-11-27 15:15 3 3071 推薦指數：
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