機器學習技法系列二
核方法 核方法目標：簡化計算複雜度，簡化內積的計算 多項式核 多項式核函數：不同核函數，定義不同的支持向量，導致計算出來的支持向量不同 無限多維高斯核 y越大，擬合程度越大，過大會過擬合 軟間隔 泛化形式之一，允許部分誤分類 參數C決定允許錯誤的範圍 軟間隔的拉格朗日形式與簡化 通過偏導數爲0，消除冗餘參數，消除冗餘參數之後與硬間隔SVM形式一致 關於SVM之前看過統計學習方法對這方面的解釋比較詳
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