SVM-非線性支持向量機及SMO算法
SVM-非線性支持向量機及SMO算法 如果您想體驗更好的閱讀：請戳這里littlefish.top 線性不可分情況 線性可分問題的支持向量機學習方法，對線性不可分訓練數據是不適用的，為了滿足函數間隔大於1的約束條件，可以對每個樣本$(x_i, y_i)$引進一個松弛變量$\xi_i ...
原文：支持向量機（SVM）中的 SMO算法
. 前言 最近又重新復習了一遍支持向量機 SVM 。其實個人感覺SVM整體可以分成三個部分： . SVM理論本身：包括最大間隔超平面 Maximum Margin Classifier ，拉格朗日對偶 Lagrange Duality ，支持向量 Support Vector ，核函數 Kernel 的引入，松弛變量的軟間隔優化 Outliers ，最小序列優化 Sequential Minim ...
2017-02-26 17:47 3 9802 推薦指數：
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