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（五）: 基於支持向量機的分類預測
目錄 Demo實踐 支持向量機 軟間隔 超平面 一 Demo實踐 可以對照之前的邏輯回歸模型的決策邊界，我們可以發現兩個決策邊界是有一定差異的 可以對比兩者在X,Y軸 上的截距 ，這說明這兩個不同在相同數據集上找到的判別線是不同的，而這不同的原因其實是由於兩者選擇的 最優目標是不一致的。接下來我們進行SVM的一些簡單介紹。 二 支持向量機 我們常常會碰到這樣的一個問題，首先給你一些分屬於兩個類別的 ...
2020-08-25 14:07 0 1123 推薦指數：
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