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支持向量機(SVM)總結
時間 2021-01-13
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一.線性可分支持向量機 1.定義:給定線性可分的訓練集,求解出能夠正確劃分訓練集並且幾何間隔最大的分離超平面wx+b=0,對應的決策函數爲f(x)=sign(wx+b) 2.函數間隔: 3.幾何間隔: 二.目標函數的推出 三.推導過程求解: 四.軟間隔與正則化: 爲了防止過擬合,對每個樣本點引入一個鬆弛變量,此時爲軟間隔最大化問題,推導過程如下: 五.非線性支持向量機與核函數: 爲什麼引入核函數:
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