機器學習之支持向量機算法(二)
五、SVM求解實例 上面其實已經得出最終的表達式了，下面我們會根據一些具體的點來求解α的值。數據：3個點，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，負例X3(1,1) 如下圖所示 ...
原文：機器學習算法及代碼實現–支持向量機
機器學習算法及代碼實現 支持向量機 支持向量機 SVM希望通過N 維的分隔超平面線性分開N維的數據，距離分隔超平面最近的點被叫做支持向量，我們利用SMO SVM實現方法之一 最大化支持向量到分隔面的距離，這樣當新樣本點進來時，其被分類正確的概率也就更大。我們計算樣本點到分隔超平面的函數間隔，如果函數間隔為正，則分類正確，函數間隔為負，則分類錯誤，函數間隔的絕對值除以 w 就是幾何間隔，幾何間隔始 ...
2020-05-18 17:41 0 743 推薦指數：
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