【機器學習】支持向量機（SVM）
感謝中國人民大學胡鶴老師，課程深入淺出，非常好 一、關於SVM 可以做線性分類、非線性分類、線性回歸等，相比邏輯回歸、線性回歸、決策樹等模型（非神經網絡）功效最好 傳統線性分類：選出兩堆數據的質心，並做中垂線（准確性低）——上圖左 SVM：擬合的不是一條線，而是兩條平行線，且這兩條 ...
原文：Python機器學習算法 — 支持向量機（SVM）
SVM 簡介 支持向量機 Support Vector Machines 是一種二分類模型，它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割，分割的原則是間隔最大化，最終轉化為一個凸二次規划問題來求解。 在機器學習領域，是一個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別 分類以及回歸分析。 由簡至繁的模型包括： 當訓練樣本線性可分時，通過硬間隔最大化，學習一個線性可分支持向量機 當訓練樣本近似線性可分時，通過軟 ...
2018-06-28 23:42 0 1017 推薦指數：
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(簡單介紹一下支持向量機，詳細介紹尤其是算法過程可以查閱其他資) 在機器學習領域，支持向量機SVM(Support Vector Machine)是一個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別、分類(異常值檢測)以及回歸分析。 其具有以下特征： (1)SVM可以表示為凸 ...
Python機器學習（十二）支持向量機算法
1. 解決什么問題？ 最基本的應用是數據分類，特別是對於非線性不可分數據集。支持向量機不僅能對非線性可分數據集進行分類，對於非線性不可分數據集的也可以分類 （我認為這才是支持向量機的真正魅力所在，因為現實場景中，樣本數據往往是非線性不可分的）。 現實場景一 ：樣本數據大部分是線性 ...
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coursera機器學習-支持向量機SVM
#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得； #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充，並非是課堂詳細筆記和要點； #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容，參考文獻列於文末。博主能力有限，若有錯誤，懇請指正； #------------------------------------------------ ...