5.3支持向量機（SVM）算法（下）
1.SVM算法特性： 1.1 訓練好的模型的算法複雜度是由支持向量的個數決定的，而不是由數據的維度決定的。所以SVM不太容易·產生overfitting。 1.2 SVM訓練出來的模型完全依賴於支持向量（Support Vectors），及時訓練集裏面所有非支持向量的點都被去除，重複訓練過程，結果仍然會得到完全一樣的模型。 1.3 一個SVM如果訓練得出的支持向量的個
相關文章
- 1. 4.支持向量機（SVM）算法(下）
- 2. 支持向量機（SVM）算法
- 3. SVM支持向量機算法
- 4. SVM（支持向量機）分類算法
- 5. SVM-支持向量機算法
- 6. 5.1支持向量機（SVM）算法（上）
- 7. SVM支持向量機算法介紹
- 8. 支持向量機（SVM）算法詳解
- 9. 【手撕】支持向量機算法（SVM）
- 10. 支持向量機（SVM）算法（一）
- 更多相關文章...
- • R 繪圖 - 中文支持 - R 語言教程
- • SVN分支 - SVN 教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-深度優先算法
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 4.支持向量機（SVM）算法(下）
- 2. 支持向量機（SVM）算法
- 3. SVM支持向量機算法
- 4. SVM（支持向量機）分類算法
- 5. SVM-支持向量機算法
- 6. 5.1支持向量機（SVM）算法（上）
- 7. SVM支持向量機算法介紹
- 8. 支持向量機（SVM）算法詳解
- 9. 【手撕】支持向量機算法（SVM）
- 10. 支持向量機（SVM）算法（一）