【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：機器學習面試問題整理(2) — SVM支持向量機
文章目錄 概述 SVM原理及推導 SVM與隨機森林比較 SVM為什么要引入拉格朗日的優化方法。 SVM原問題和對偶問題關系 SVM在哪個地方引入的核函數, 如果用高斯核可以升到多少維 SVM怎么防止過擬合 SVM的目標函數。 常用的核函數。 SVM硬軟間隔對偶的推導 概述 基本推導和理論還是以看李航老師的 統計學習方法 為主。 各種算法的原理，推薦理解到可以手撕的程度。 以下為通過網絡資源搜集整 ...
2019-02-24 09:09 0 827 推薦指數：
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