SVM 簡要推導過程
SVM 是一塊很大的內容，網上有寫得非常精彩的博客。這篇博客目的不是詳細闡述每一個理論和細節，而在於在不丟失重要推導步驟的條件下從宏觀上把握 SVM 的思路。 1. 問題由來 SVM (支持向量機) 的主要思想是找到幾何間隔最大的超平面對數據進行正確划分，與一般的線性分類器相比 ...
原文：AI面試之SVM推導
SVM現在主流的有兩個方法。一個是傳統的推導，計算支持向量求解的方法，一個是近幾年興起的梯度下降的方法。 梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作為損失函數，所以最近也有人提出的深度SVM其實就是使用hinge loss的神經網絡。 本文的目的是講解傳統的推導。 SVM的超平面 SVM模型的基本原理，就是尋找一個合適的超平面，把兩類的樣本正確分開。單個SVM只能處理二分類，多分類需要多個S ...
2020-07-22 17:17 0 570 推薦指數：
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