機器學習——SVM詳解（標准形式，對偶形式，Kernel及Soft Margin）
（寫在前面：機器學習入行快2年了，多多少少用過一些算法，但由於敲公式太過浪費時間，所以一直擱置了開一個機器學習系列的博客。但是現在畢竟是電子化的時代，也不可能每時每刻都帶着自己的記事本。如果可以掏出手機或iPad登陸網站就可以看到自己的一些筆記，才更有助於知識的鞏固。借此機會，重新整理各大算法 ...
原文：機器學習：SVM（目標函數推導：Hard Margin SVM、Soft Margin SVM）
一 Hard Margin SVM SVM 的思想，最終用數學表達出來，就是在優化一個有條件的目標函數： 此為 Hard Margin SVM，一切的前提都是樣本類型線性可分 思想 SVM 算法的本質就是最大化 margin margin d，SVM 要最大化 margin，也就是要最大化 d，所以只要找到 d 的表達式，也能解決相應的問題 特征空間中樣本點到決策邊界的距離 二維平面中： n 維空 ...
2018-08-03 12:46 0 979 推薦指數：
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