《機器學習Python實現_07_01_svm_硬間隔支持向量機與SMO》
一.簡介 支持向量機(svm)的想法與前面介紹的感知機模型類似，找一個超平面將正負樣本分開，但svm的想法要更深入了一步，它要求正負樣本中離超平面最近的點的距離要盡可能的大，所以svm模型建模可以分為兩個子問題： （1）分的對：怎么能讓超平面將正負樣本分的開； （2）分的好：怎么能讓距離超平面 ...
原文：《機器學習Python實現_07_02_svm_軟間隔支持向量機》
一.簡介 上一節介紹了硬間隔支持向量機，它可以在嚴格線性可分的數據集上工作的很好，但對於非嚴格線性可分的情況往往就表現很差了，比如： PS:請多試幾次，生成含噪聲點的數據 那怕僅含有一個異常點，對硬間隔支持向量機的訓練影響就很大，我們希望它能具有一定的包容能力，容忍哪些放錯的點，但又不能容忍過度，我們可以引入變量 xi 和一個超參 C 來進行控制，原始的優化問題更新為如下： min w,b, xi ...
2020-05-21 08:28 0 759 推薦指數：
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