支持向量機(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(轉)
此文轉自兩篇博文 有修改 序列最小優化算法（英語：Sequential minimal optimization, SMO）是一種用於解決支持向量機訓練過程中所產生優化問題的算法。SMO由微軟研究院的約翰·普萊特（John Platt）發明於1998年，目前被廣泛使用於SVM的訓練過程中，並在 ...
原文：支持向量機（Support Vector Machine，SVM）—— 線性SVM
支持向量機 Support Vector Machine，簡稱 SVM 於 年正式發表，由於其在文本分類任務中的卓越性能，很快就成為機器學習的主流技術。盡管現在 Deep Learning 很流行，SVM 仍然是一種很有的機器學習算法，在數據集小的情況下能比 Deep Learning 取得更好的結果。 本文將詳細介紹線性 SVM，非線性 SVM 涉及到的 kernel，本文中沒有介紹。我將從以 ...
2018-12-28 18:53 0 598 推薦指數：
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支持向量機(Support Vector Machine)-----SVM（轉，有修改）
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