4月3日 支持向量機（SVM）
SVM已經過時，有沒有必要再去學習？ SKlearn已將把各種模型都已經封裝好了，調用就行了，還有沒有必要再去學習這些算法？ 重要的是發現問題，解決問題的一個過程？推導過程很重要 如果關注KKT，凸優化和SVM本質並沒有什麼關係。 每一個深度學習算法都會有大量的變種，在這種情況下應該學習如何能通過發現一個問題，改進算法，解決一個問題，這種思路纔是機器學習的精髓。 基礎知識：對線性分類模型和
相關文章
- 1. 支持向量機SVM(4)
- 2. 支持向量機SVM(3)
- 3. 4月3日 今天談談支持向量機SVM 與超平面
- 4. SVM支持向量機
- 5. 4.支持向量機（SVM）算法(下）
- 6. SVM（支持向量機）
- 7. 支持向量機（SVM）
- 8. 支持向量機（SVM）二
- 9. SVM-支持向量機（二）
- 10. 支持向量機SVM(3)——軟間隔
- 更多相關文章...
- • R 繪圖 - 中文支持 - R 語言教程
- • SVN分支 - SVN 教程
- • 漫談MySQL的鎖機制
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
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。
最新文章
- 1. 安裝cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用說明
- 3. phpDocumentor使用教程【安裝PHPDocumentor】
- 4. yarn run build報錯Component is not found in path 「npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index「
- 5. 精講Haproxy搭建Web集羣
- 6. 安全測試基礎之MySQL
- 7. C/C++編程筆記：C語言中的複雜聲明分析，用實例帶你完全讀懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python環境
- 9. 李宏毅機器學習課程筆記2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里雲ECS配置速記
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 支持向量機SVM(4)
- 2. 支持向量機SVM(3)
- 3. 4月3日 今天談談支持向量機SVM 與超平面
- 4. SVM支持向量機
- 5. 4.支持向量機（SVM）算法(下）
- 6. SVM（支持向量機）
- 7. 支持向量機（SVM）
- 8. 支持向量機（SVM）二
- 9. SVM-支持向量機（二）
- 10. 支持向量機SVM(3)——軟間隔