支持向量機(SVM)入門
一、簡介 支持向量機，一種監督學習方法，因其英文名為support vector machine，故一般簡稱SVM。 通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學習策略便是間隔最大化，最終可轉化為一個凸二次規划問題的求解。 支持向量機建構一個或多個高 ...
原文：[ML從入門到入門] 支持向量機：從SVM的推導過程到SMO的收斂性討論
引言 支持向量機 Support Vector Machine，SVM 在 年代由蘇聯人 Vladimir Vapnik提出，主要用於處理二分類問題，也就是研究如何區分兩類事物。 本文主要介紹支持向量機如何解決線性可分和非線性可分問題，最后還會對 SMO 算法進行推導以及對 SMO 算法的收斂性進行簡要分析，但受限於篇幅，本文不會對最優化問題 核函數 原問題和對偶問題等前置知識做過於深入的介紹， ...
2022-09-25 23:20 0 569 推薦指數：
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