Semi-Supervised Support Vector Machines(S3VMs)
對於Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VMs)，即半監督支持向量機的直觀理解是很簡單的，如下圖所示。在左圖中，所有的數據都是有標籤數據，所以可以使用SVM的最大化間隔來確定分離超平面。如果存在大量無標記的點，如右圖所示，該如何確定分離超平面呢？如果還是採用左圖所示的分離超平面，則分離超平面會將稠密的無標記數據切分成兩個不同的類。但是根據圖上的數據
相關文章
- 1. Support Vector Machine
- 2. Support vector machine（SVM）
- 3. Structured Support Vector Machine
- 4. sklearn-Support Vector Machine
- 5. SVM(Support Vector Machine)
- 6. linear support vector machine
- 7. Support Vector Machine (SVM)
- 8. [Scikit-learn] 1.4 Support Vector Regression
- 9. Machine Learning1（Introduction to Support Vector Machines ）
- 10. A glimpse of Support Vector Machine
- 更多相關文章...
- • PHP gd_info - 取得當前安裝的 GD 庫的信息 - PHP參考手冊
- • PHP 圖像處理 - PHP參考手冊
- • 算法總結-回溯法
- • 算法總結-廣度優先算法
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
相關文章
- 1. Support Vector Machine
- 2. Support vector machine（SVM）
- 3. Structured Support Vector Machine
- 4. sklearn-Support Vector Machine
- 5. SVM(Support Vector Machine)
- 6. linear support vector machine
- 7. Support Vector Machine (SVM)
- 8. [Scikit-learn] 1.4 Support Vector Regression
- 9. Machine Learning1（Introduction to Support Vector Machines ）
- 10. A glimpse of Support Vector Machine