SVM1 線性SVM
一、Linear Support Vector Machine 接下來的討論假設數據都是線性可分的。 1.1 SVM的引入：增大對測量誤差的容忍度 假設有訓練數據和分類曲線如下圖所示： 很明顯，三個分類器都能夠正確分類訓練數據，但是哪一個的效果更好呢？直覺告訴我們第三個 ...
原文：什么是SVM
通過跟高斯 核 的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。 核 事實上就是一種特殊的函數，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。 我們如何在二維平面划分出一個圓形的分類界線 在二維平面可能會很困難，但是通過 核 可以將二維空間映射到三維空間，然后使用一個線性平面就可以達成類似效果。也就是說，二維平面划分出的非線性分類界線可以等價於三維平面的線性分類界線。 ...
2020-03-26 15:50 0 792 推薦指數：
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