機器學習----SVM算法
svm算法的通常理解在二維問題上，對於二元分類來說，svm的目的就是找一條線把兩類分開。不過下面這個例子，有三條不同的直線都能把這兩類分開，那麼我們該選哪一條線呢？這將是我們考慮的問題： 首先我們先假設一條直線W*X+b=0是最優的分割線。我們把這種最優SVM分割平面叫做超平面，我們現在的目標就是確定最優的W和b的值。SVM定義超平面爲：能使支持向量和超平面之間的最小距離的最大值。那麼這句話該如何
相關文章
- 1. 機器學習——SVM算法
- 2. 【機器學習算法】SVM
- 3. 機器學習算法 —— SVM
- 4. 機器學習算法 --- SVM (Support Vector Machine)
- 5. 機器學習算法 -- SVM 詳解
- 6. 機器學習筆記—svm算法（上）
- 7. 機器學習經典算法之SVM
- 8. 機器學習十大算法（五）SVM
- 9. [機器學習][基礎算法]SVM
- 10. 機器學習-SVM
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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. 機器學習——SVM算法
- 2. 【機器學習算法】SVM
- 3. 機器學習算法 —— SVM
- 4. 機器學習算法 --- SVM (Support Vector Machine)
- 5. 機器學習算法 -- SVM 詳解
- 6. 機器學習筆記—svm算法（上）
- 7. 機器學習經典算法之SVM
- 8. 機器學習十大算法（五）SVM
- 9. [機器學習][基礎算法]SVM
- 10. 機器學習-SVM