【機器學習】SVM基本線性可分與多分類
上一篇講了線性可分的SVM推導，現在講一講基本線性可分的情形，後面還會介紹多分類的使用以及核函數的使用。 outlier 的處理 給定數據集 ，當樣本數據大部分爲線性可分的，存在少量異常值使得數據線性不可分，或者導致分離超平面被擠壓，可以通過一些方法仍然按照線性可分的方式處理，異常值的情況如下圖所示： 以上情況意味着某些樣本點的函數間隔並不滿足大於 1 的要求。爲了解決這個問題，爲每個樣本引入一
相關文章
- 1. 【機器學習】SVM線性可分
- 2. 機器學習svm學習筆記（線性可分與線性不可分）
- 3. [機器學習實驗6]線性SVM分類和非線性SVM分類
- 4. R語言 SVM（線性可分、線性不可分、多分類）
- 5. SVM學習（二）：線性分類器
- 6. 機器學習入門（十三）：SVM——線性可分 SVM 原理
- 7. 機器學習之SVM多分類
- 8. SVM-支持向量機學習（1）：線性可分SVM的基本型
- 9. 線性分類器SVM（1）
- 10. tensorflow SVM 線性可分數據分類
- 更多相關文章...
- • C# 多線程 - C#教程
- • Kotlin 基本數據類型 - Kotlin 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
