SVM支持向量機——核函數、軟間隔
支持向量機的目的是尋找一個能講兩類樣本正確分類的超平面，很多時候這些樣本並不是線性分布的。 由此，可以將原始特征空間映射到更高維的特征空間，使其線性可分。而且，如果原始空間是有限維，即屬性數量有限， 那么一定存在一個高維特征空間使樣本可分。 k(.,.)就是核函數。整理后 ...
原文：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 margin ，其可以將所有樣本點划分正確且都在間隔邊界之外，即所有樣本點都滿足 y i boldsymbol w top boldsymbol x ...
2019-07-01 20:15 3 2767 推薦指數：
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