JavaShuo
欄目
標籤
機器學習(九):CS229ML課程筆記(5)——支持向量機(SVM),最優間隔分類,拉格朗日對偶性,座標上升法,SMO
時間 2020-12-27
標籤
SVM
最優間隔分類
拉格朗日對偶性
座標上升法
SMO
简体版
原文
原文鏈接
Part 5:Support Vector Machines SVM 這一節將描述的是支持向量機學習算法,是一種非線性分類方法(non-linear classifiers)。 要學習SVM,首先我們要認識一下「margins」和 the idea of separating data with a large「gap.」之後還需要了解 「optimal margin classifier」最優間
>>阅读原文<<
相關文章
1.
機器學習教程 之 支持向量機:模型篇2–支持向量的拉格朗日對偶
2.
【機器學習】支持向量機(三)----拉格朗日對偶性與對偶問題
3.
【機器學習】支持向量機(3)——線性支持向量機(軟間隔最大化,對偶算法)
4.
斯坦福CS229機器學習筆記-Lecture7- SVM支持向量機 之 最優間隔分類器 + 原始/對偶問題 + SVM對偶問題
5.
SVM支持向量機-拉格朗日乘子與對偶問題(1)
6.
支持向量機SVM(2)——拉格朗日乘數法
7.
【weekly-sharing】拉格朗日對偶和線性可分支持向量機
8.
《機器學習_07_01_svm_硬間隔支持向量機與SMO》
9.
機器學習 - 支持向量機(1)- 線性可分 SVM(間隔最大化)
10.
斯坦福CS229機器學習筆記-Lecture8- SVM支持向量機 之核方法 + 軟間隔 + SMO 算法
更多相關文章...
•
SVN分支
-
SVN 教程
•
SQLite 日期 & 時間
-
SQLite教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
Kotlin學習(二)基本類型
相關標籤/搜索
拉格朗日
機器學習
機器學習筆記2.2
機器學習筆記
拉格朗日插值法
圖機器學習
java機器學習
Python機器學習
機器學習4
python 機器學習
網站主機教程
PHP教程
瀏覽器信息
學習路線
教程
算法
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
No provider available from registry 127.0.0.1:2181 for service com.ddbuy.ser 解決方法
2.
Qt5.7以上調用虛擬鍵盤(支持中文),以及源碼修改(可拖動,水平縮放)
3.
軟件測試面試- 購物車功能測試用例設計
4.
ElasticSearch(概念篇):你知道的, 爲了搜索…
5.
redux理解
6.
gitee創建第一個項目
7.
支持向量機之硬間隔(一步步推導,通俗易懂)
8.
Mysql 異步複製延遲的原因及解決方案
9.
如何在運行SEPM配置嚮導時將不可認的複雜數據庫密碼改爲簡單密碼
10.
windows系統下tftp服務器使用
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
機器學習教程 之 支持向量機:模型篇2–支持向量的拉格朗日對偶
2.
【機器學習】支持向量機(三)----拉格朗日對偶性與對偶問題
3.
【機器學習】支持向量機(3)——線性支持向量機(軟間隔最大化,對偶算法)
4.
斯坦福CS229機器學習筆記-Lecture7- SVM支持向量機 之 最優間隔分類器 + 原始/對偶問題 + SVM對偶問題
5.
SVM支持向量機-拉格朗日乘子與對偶問題(1)
6.
支持向量機SVM(2)——拉格朗日乘數法
7.
【weekly-sharing】拉格朗日對偶和線性可分支持向量機
8.
《機器學習_07_01_svm_硬間隔支持向量機與SMO》
9.
機器學習 - 支持向量機(1)- 線性可分 SVM(間隔最大化)
10.
斯坦福CS229機器學習筆記-Lecture8- SVM支持向量機 之核方法 + 軟間隔 + SMO 算法
>>更多相關文章<<