統計學習方法 李航---第7章 支持向量機
第7章 支持向量機 支持向量機(support vector machines, SVM)是一種二類分類模型。它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器；支持向量機還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。支持向量機的學習策略就是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次規划 ...
原文：李航-統計學習方法-筆記-7：支持向量機
簡述 支持向量機 ：是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別於感知機。 核技巧：SVM還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。 間隔最大化：SVM的學習策略是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次規划的問題，也等價於正則化的合頁損失函數的最小化問題。SVM的學習算法是求解凸二次規划的最優化算法。 線性可分SVM：當訓練數據線性可分時，通過硬間隔最 ...
2019-06-05 15:51 2 737 推薦指數：
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