機器學習算法及代碼實現–支持向量機
機器學習算法及代碼實現–支持向量機 1、支持向量機 SVM希望通過N-1維的分隔超平面線性分開N維的數據，距離分隔超平面最近的點被叫做支持向量，我們利用SMO（SVM實現方法之一）最大化支持向量到分隔面的距離，這樣當新樣本點進來時，其被分類正確的概率也就更大。我們計算樣本點到分隔超 ...
原文：機器學習-支持向量機算法實現與實例程序
一 SMO算法基礎 支持向量就是離分隔超平面最近的那些點。分隔超平面是將數據集分開來的決策邊界。 支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。建立方向合適的分隔超平面使兩個與之平行的超平面間的距離最大化。其假定為，平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。 我們希望找到離分隔超平面最近的點，確保他們離分隔 ...
2018-05-20 12:05 1 2719 推薦指數：
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