Support Vector Machine理論推導證實（一）
春招華爲面試居然讓手推SVM，當時真的不會，學的時候只是理解了一下,吃了大虧，因而決定每週推一次，溫故而知新嘛。面試 支持向量機的動機來源於對線性感知機模型的修正。又稱爲最大化間隔（maximize margin）。分爲硬間隔和軟間隔。今天先總結手推一下。函數 SVM的關鍵就是無約束優化條件的轉換、KKT條件以及核方法。學習 SVM包含soft margin和hard margin，這一點與Per
相關文章
- 1. Support Vector Machine理論推導證明（一）
- 2. Support Vector Machine
- 3. Support vector machine（SVM）
- 4. Structured Support Vector Machine
- 5. sklearn-Support Vector Machine
- 6. SVM(Support Vector Machine)
- 7. linear support vector machine
- 8. Support Vector Machine (SVM)
- 9. OpenCV實現Support Vector Machine（SVM）
- 10. 支持向量機(Support Vector Machine)算法原理詳細推導
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Docker Machine - Docker教程
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
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. Support Vector Machine理論推導證明（一）
- 2. Support Vector Machine
- 3. Support vector machine（SVM）
- 4. Structured Support Vector Machine
- 5. sklearn-Support Vector Machine
- 6. SVM(Support Vector Machine)
- 7. linear support vector machine
- 8. Support Vector Machine (SVM)
- 9. OpenCV實現Support Vector Machine（SVM）
- 10. 支持向量機(Support Vector Machine)算法原理詳細推導