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支持向量機SVM算法推導及實現
時間 2020-12-23
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支持向量機
SMO
對偶問題
最小序列優化算法
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支持向量機 1.前言 支持向量機(Support Vector Machine)是常用的分類模型,其核心思想是求解超平面使得數據集分成兩堆,其中一堆是正例,另一堆是反例。但能夠將數據集D分開的超平面存在很多個,如下圖所示,我們應該如何選擇最優超平面呢? 從直覺上看,粗線應該是最優超平面,因爲正反例樣本距離超平面最遠、間隔最大。間隔越大,說明分類越準確,置信度越高。 在樣本空間中,劃分超平面可以通過
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