機器學習——支持向量機(SVM)之核函數(kernel)
對於線性不可分的數據集，可以利用核函數（kernel）將數據轉換成易於分類器理解的形式。 如下圖，如果在x軸和y軸構成的坐標系中插入直線進行分類的話， 不能得到理想的結果，或許我們可以對圓中的數據進行某種形式的轉換，從而得到某些新的變量來表示數據。在這種表示情況下，我們就更容易得到大於 ...
原文：機器學習之支持向量機（三）：核函數和KKT條件的理解
注：關於支持向量機系列文章是借鑒大神的神作，加以自己的理解寫成的 若對原作者有損請告知，我會及時處理。轉載請標明來源。 序： 我在支持向量機系列中主要講支持向量機的公式推導，第一部分講到推出拉格朗日對偶函數的對偶因子 第二部分是SMO算法對於對偶因子的求解 第三部分是核函數的原理與應用，講核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。 機器學習之支持 ...
2017-11-18 22:08 1 4066 推薦指數：
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