浙大機器學習課程-5-支持向量機（SVM處理非線性可分2，低維到高維映射）
上文提到的加正則項的處理方法，也只是找出一條直線，對於下面的情況，卻無能爲力，能夠找出一條直線，但是對於解決問題卻沒有太大的幫助 如果能找到這樣一個曲面就好了，但是上文的方法限定了是找出一條直線 於是，針對這樣上文非線性問題，提出了一個合理化的解決途徑 SVM的創始人提出去高維空間找一條直線。定義了一個高維映射 x矢量通過映射變成 x是低維的矢量，是高維的矢量 在低維空間線性不可分的數據集到了高維
相關文章
- 1. 浙大機器學習課程-6-支持向量機（SVM處理非線性可分2，低維到高維映射2）
- 2. 機器學習理論——支持向量機SVM之非線性模型（低維到高維映射）
- 3. 浙大機器學習課程-4-支持向量機（SVM處理非線性可分1，加正則項）
- 4. SVM支持向量機(一)：線性可分支持向量機
- 5. 浙大機器學習課程-3-支持向量機
- 6. SVM（四）：非線性支持向量機
- 7. 機器學習 - 支持向量機（1）- 線性可分 SVM（間隔最大化）
- 8. 浙大機器學習課程-9-支持向量機（交叉驗證，ROC EER，SVM處理多分類）
- 9. SVM支持向量機原理(一) 線性支持向量機
- 10. 機器學習-支持向量機 -- 軟間隔SVM和非線性SVM
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Web Forms - 維持 ViewState - ASP.NET 教程
- • Git 分支管理 - Git 教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • 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
相關文章
- 1. 浙大機器學習課程-6-支持向量機（SVM處理非線性可分2，低維到高維映射2）
- 2. 機器學習理論——支持向量機SVM之非線性模型（低維到高維映射）
- 3. 浙大機器學習課程-4-支持向量機（SVM處理非線性可分1，加正則項）
- 4. SVM支持向量機(一)：線性可分支持向量機
- 5. 浙大機器學習課程-3-支持向量機
- 6. SVM（四）：非線性支持向量機
- 7. 機器學習 - 支持向量機（1）- 線性可分 SVM（間隔最大化）
- 8. 浙大機器學習課程-9-支持向量機（交叉驗證，ROC EER，SVM處理多分類）
- 9. SVM支持向量機原理(一) 線性支持向量機
- 10. 機器學習-支持向量機 -- 軟間隔SVM和非線性SVM