機器學習之支持向量機（二）：SMO算法
函數的推理及常用的核函數有哪些；第四部分是支持向量機的應用，按照機器學習實戰的代碼詳細解讀。 機器學 ...
原文：機器學習——支持向量機(SVM)之拉格朗日乘子法，KKT條件以及簡化版SMO算法分析
SVM有很多實現，現在只關注其中最流行的一種實現，即序列最小優化 Sequential Minimal Optimization，SMO 算法，然后介紹如何使用一種核函數 kernel 的方式將SVM擴展到更多的數據集上。 .基於最大間隔分隔數據 幾個概念： .線性可分 linearly separable ：對於圖 中的圓形點和方形點，如果很容易就可以在圖中畫出一條直線將兩組數據點分開，就稱這組 ...
2016-11-18 17:10 0 7448 推薦指數：
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