基於Hinge Loss的Linear SVM梯度降低算法數學推導

傳統的SVM使用凸二次規劃的方式進行優化，使得損失函數收斂，參考李宏毅教授的機器學習課程的SVM的梯度降低的優化算法推導很是的簡單明瞭，這裏記錄一下，而且參考Siraj Raval的例子使用梯度降低進行深刻理解。 html 實例 生成訓練SVM的數據 #To help us perform math operations import numpy as np #to plot our data a

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