SVM（支持向量機）
1.什么是SVM 通過跟高斯“核”的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。“核”事實上就是一種特殊的函數，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。 我們如何在二維平面划分出一個圓形的分類界線？在二維平面可能會很困難，但是通過“核”可以將二維 ...
原文：支持向量機(SVM)之硬閾值
支持向量機 support vector machine, SVM 是使用超平面來對給定的 p 維向量進行分類的非概率二元線性分類器。 一 超平面 hyperplane 在一個p維的輸入空間，超平面就是 p 維的子空間。比如：在一個二維輸入的空間，超平面就是一維，也就是直線。用公式表示如下： b w x w x 在一個三維的輸入空間，超平面就是二維，也就是一個平面，公式表示如下： b w x w ...
2021-06-24 00:34 0 332 推薦指數：
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斷斷續續看了好多天，趕緊補上坑。 感謝july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比較正規的SMO C++ 模板代碼。~LINK~ 1995年提出的支持向量機（SVM）模型，是淺層學習中較新 ...
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