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sklearn的機器學習之路:支持向量機(SVM)
時間 2019-12-12
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1. 基礎概念 什麼是SVM:支持向量機就是使用一條直線(二維)或超平面(多維)將數據分紅兩類,同時保證離超平面最近的點與超平面的間隔儘量小。 支持向量:離超平面最近的幾個訓練樣本,且知足 間隔(margin):分類不一樣的支持向量之間的距離 γ=2∥w∥ γ = 2 ‖ w ‖ 。 對偶問題:在求解分類器時過於複雜,爲了簡化問題,咱們將目標函數和約束函數融入新的函數,即便用拉格朗日乘子法獲得「對
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