Machine Learning 之 SVM實現（我的認爲最好的算法）
SVM.pypython #coding=utf-8
""" 主要思想及算法流程來自李航的《統計學習方法》 《理解SVM的三重境界》 yi={1,-1} 難點： KKT條件 SMO算法 """
import time
import random
import numpy as np
import math
import copy
a=np.matrix([[1.2,3.1,3.1]])
#prin
相關文章
- 1. Machine Learning 之 Learning
- 2. machine learning——SVM Linear Classification
- 3. Python3 Machine Learning !算法實現總結
- 4. WEB打印，我的認爲最好的。
- 5. Machine Learning第六記——SVM
- 6. OpenCV實現Support Vector Machine（SVM）
- 7. Machine Learning？Training Machine!③.
- 8. 2020之最,最實用的Machine Learning工具有哪些
- 9. A*算法詳解（我的認爲最透徹的一個）
- 10. 我認爲的 Runloop 最佳實踐
- 更多相關文章...
- • 現實生活中的 XML - XML 教程
- • Docker Machine - Docker教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
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. Machine Learning 之 Learning
- 2. machine learning——SVM Linear Classification
- 3. Python3 Machine Learning !算法實現總結
- 4. WEB打印，我的認爲最好的。
- 5. Machine Learning第六記——SVM
- 6. OpenCV實現Support Vector Machine（SVM）
- 7. Machine Learning？Training Machine!③.
- 8. 2020之最,最實用的Machine Learning工具有哪些
- 9. A*算法詳解（我的認爲最透徹的一個）
- 10. 我認爲的 Runloop 最佳實踐