SVM -支持向量機原理詳解與實踐之四
SVM -支持向量機原理詳解與實踐之四 SVM原理分析 SMO算法分析 SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次規划的優化算法，特使對線性SVM和稀疏數據性能更優。在正式介紹SMO算法之前，首先要了解坐標上升法 ...
原文：支持向量機(SVM)原理詳解
SVM簡介 支持向量機 support vector machines, SVM 是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別於感知機 SVM還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。SVM的的學習策略就是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次規划的問題，也等價於正則化的合頁損失函數的最小化問題。SVM的的學習算法就是求解凸二次規划的最優化算法。 一 ...
2021-01-15 11:49 0 1954 推薦指數：
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