支持向量機 (二)： 軟間隔 svm 與 核函數
拉格朗日乘子法 - KKT條件 - 對偶問題 支持向量機 (一)： 線性可分類 svm 支持向量機 (二)： 軟間隔 svm 與 核函數 支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量回歸 軟間隔最大化（線性不可分類svm） 上一篇求解出來的間隔被稱為 “硬間隔(hard ...
原文：5. 支持向量機（SVM）軟間隔
. 感知機原理 Perceptron . 感知機 Perceptron 基本形式和對偶形式實現 . 支持向量機 SVM 拉格朗日對偶性 KKT . 支持向量機 SVM 原理 . 支持向量機 SVM 軟間隔 . 支持向量機 SVM 核函數 . 前言 在前一篇支持向量機 SVM 原理中，我們對線性可分SVM的模型和損失函數優化做了總結。但是大家有沒發現，之前的文章介紹的支持向量機會無法處理一些情況， ...
2018-11-10 08:43 0 4486 推薦指數：
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