支持向量機SVM
關於 SVM 的博客目錄鏈接，其中前1,2 兩篇為約束優化的基礎，3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模與求解， 6 是從經驗風險最小化的方式去考慮 SVM。 1. 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件拉 2. 格朗日對偶 3. 支持向量機SVM 4. SVM 核方法 ...
原文：以圖像分割為例淺談支持向量機(SVM)
. 什么是支持向量機 在機器學習中，分類問題是一種非常常見也非常重要的問題。常見的分類方法有決策樹 聚類方法 貝葉斯分類等等。舉一個常見的分類的例子。如下圖 所示，在平面直角坐標系中，有一些點，已知這些點可以分為兩類，現在讓你將它們分類。 圖 顯然我們可以發現所有的點一類位於左下角，一類位於右上角。所以我們可以很自然將它們分為兩類，如圖 所示:紅色的點代表一類，藍色的點代表一類。 圖 現在如果讓 ...
2017-07-23 08:50 0 1681 推薦指數：
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