機器學習之支持向量機算法(二)
五、SVM求解實例 上面其實已經得出最終的表達式了，下面我們會根據一些具體的點來求解α的值。數據：3個點，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，負例X3(1,1) 如下圖所示 ...
原文：機器學習之支持向量機（四）：支持向量機的Python語言實現
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 ...
2017-11-24 21:04 0 8272 推薦指數：
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