原文:機器學習回顧篇(11):支持向量機(SVM)

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2019-12-05 07:25 0 304 推薦指數:

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機器學習支持向量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 ...

Mon Oct 30 18:11:00 CST 2017 0 1965
coursera機器學習-支持向量SVM

#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得; #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充,並非是課堂詳細筆記和要點; #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容,參考文獻列於文末。博主能力有限,若有錯誤,懇請指正; #------------------------------------------------ ...

Sat Dec 07 21:42:00 CST 2013 0 2447
Python機器學習算法 — 支持向量SVM

SVM--簡介 支持向量(Support Vector Machines)是一種二分類模型,它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割,分割的原則是間隔最大化,最終轉化為一個凸二次規划問題來求解。 在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行 ...

Fri Jun 29 07:42:00 CST 2018 0 1017
機器學習——支持向量(SVM)之核函數(kernel)

對於線性不可分的數據集,可以利用核函數(kernel)將數據轉換成易於分類器理解的形式。   如下圖,如果在x軸和y軸構成的坐標系中插入直線進行分類的話, 不能得到理想的結果,或許我們可以對圓中的數 ...

Mon Nov 28 03:52:00 CST 2016 0 6411
機器學習基礎---支持向量SVM

的事。還有一個更加強大的算法廣泛的應用於工業界和學術界,它被稱為支持向量(Support Vecto ...

Sun May 17 08:00:00 CST 2020 0 565
機器學習作業---支持向量SVM(一)了解SVM

推文:支持向量通俗導論(理解SVM的三層境界) ----------------線性核函數----------------- 一:作業介紹 在本練習的前半部分,您將使用支持向量。各種示例2D數據集。使用這些數據集進行實驗將幫助您直觀地了解支持向量如何工作,以及如何使用支持向量的高斯 ...

Thu May 21 19:25:00 CST 2020 1 1008
 
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