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 ...
原文：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 在支持向量機原理 一 線性支持向量機中，我們對線性可分SVM的模型和損失函數優化做了總結。最后我們提到了有時候不能線性可分的原因是線性數據集里面多了少量的異常點，由於這些異常點導致了數據集 ...
2016-11-25 14:21 62 28274 推薦指數：
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