機器學習支持向量機--SVM
機器學習支持向量機--SVM 1.SVM概念 2.原理解析 3.關於核函數（線性SVM-->非線性SVM） **多項式核函數** 高斯核 4.SVM與CNN 5.調參經驗 1.SVM概念 過渡帶邊界上的向量叫做支撐向量 2.原理解析 對於線性可分數據，分割平面的確定方法：找到分割平面的參數，是的支撐向量到大分割平面的距離最大，即間隔最遠 由於fi(x)都是<=0，vi>=0,hi(x)=0,故G（
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