機器學習算法總結之支持向量機（三）
在前面兩篇我們講到了線性可分SVM的硬間隔最大化和軟間隔最大化的算法，它們對線性可分的數據有很好的處理，但是對完全線性不可分的數據沒有辦法。本文我們就來探討SVM如何處理線性不可分的數據，重點講述核函數在SVM中處理線性不可分數據的作用。 1.回顧多項式迴歸 如何將多項式迴歸轉化爲線性迴歸。 比如一個只有兩個特徵的p次方多項式迴歸的模型： 我們令x0=1,x1=x1,x2=x2,x3=x21,x4
相關文章
- 1. 機器學習算法總結之支持向量機（二）
- 2. 機器學習算法總結之支持向量機（五）
- 3. 機器學習算法總結之支持向量機（一）
- 4. 機器學習算法總結之支持向量機（四）
- 5. 機器學習總結（lecture 10）算法：支持向量機SVM
- 6. 機器學習---支持向量機（三）
- 7. 機器學習二十三：scikit-learn 支持向量機算法庫總結
- 8. 機器學習之支持向量機
- 9. 機器學習算法（三）支持向量機
- 10. 機器學習之支持向量機（SVM）總結
- 更多相關文章...
- • XML 總結 下一步學習什麼呢？ - XML 教程
- • SQL 主機 - SQL 教程
- • 算法總結-回溯法
- • 漫談MySQL的鎖機制
相關標籤/搜索
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
