浙大機器學習課程-4-支持向量機（SVM處理非線性可分1，加正則項）
SVM處理非線性：讓非線性可分也有解 改造方式 如果訓練樣本不是線性可分的，就找不出w和b滿足下面這個式子， 所以引入了鬆弛變量 引入了鬆弛變量使得上面這個限制條件可以成立 最小化w的模是爲了最大化d， 但是又不能讓kesai i 太大，太大的話優化問題會過於發散，上面這個式子就是爲了限制kesai i不會 太大，相當於把所有的kesai i求和，加了一個係數C，換句話說，C有兩個任務，1是最小化
相關文章
- 1. 機器學習 - 支持向量機（1）- 線性可分 SVM（間隔最大化）
- 2. SVM支持向量機(一)：線性可分支持向量機
- 3. 浙大機器學習課程-3-支持向量機
- 4. SVM（四）：非線性支持向量機
- 5. 浙大機器學習課程-9-支持向量機（交叉驗證，ROC EER，SVM處理多分類）
- 6. SVM支持向量機原理(一) 線性支持向量機
- 7. 機器學習-支持向量機 -- 軟間隔SVM和非線性SVM
- 8. 浙大機器學習課程-5-支持向量機（SVM處理非線性可分2，低維到高維映射）
- 9. 浙大機器學習課程-6-支持向量機（SVM處理非線性可分2，低維到高維映射2）
- 10. SVM-支持向量機學習（1）：線性可分SVM的基本型
- 更多相關文章...
- • Git 分支管理 - Git 教程
- • SVN分支 - SVN 教程
- • 漫談MySQL的鎖機制
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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 - 支持向量機（1）- 線性可分 SVM（間隔最大化）
- 2. SVM支持向量機(一)：線性可分支持向量機
- 3. 浙大機器學習課程-3-支持向量機
- 4. SVM（四）：非線性支持向量機
- 5. 浙大機器學習課程-9-支持向量機（交叉驗證，ROC EER，SVM處理多分類）
- 6. SVM支持向量機原理(一) 線性支持向量機
- 7. 機器學習-支持向量機 -- 軟間隔SVM和非線性SVM
- 8. 浙大機器學習課程-5-支持向量機（SVM處理非線性可分2，低維到高維映射）
- 9. 浙大機器學習課程-6-支持向量機（SVM處理非線性可分2，低維到高維映射2）
- 10. SVM-支持向量機學習（1）：線性可分SVM的基本型