SVM regression

時間 2021-01-02

標籤 SVM 简体版

原文原文鏈接

SVM迴歸模型損失函數對於迴歸模型，要讓訓練集中的每個點(𝑥𝑖,𝑦𝑖)儘量擬合到一個線性模型𝑦𝑖 =𝑤∙𝜙(𝑥𝑖)+𝑏。定義一個常量𝜖>0，對於某一個點， SVM迴歸模型的損失函數爲: e r r ( x i , y i ) = { 0 ∣ y i − w ∙ ϕ ( x i ) − b ∣ ≤ ϵ ∣ y i − w ∙ ϕ ( x i ) − b ∣ − ϵ ∣ y

>>阅读原文<<

1. SVM
2. Regression
3. 4月4日邏輯迴歸(Logistic Regression-LR)與SVM
4. 閱讀筆記--CSI fingerprinting with SVM regression to achieve device-free passive localization
5. SVM和Logistic Regression的使用時的區別
6. Regression、Classification、Clustering
7. 【NLP】SVM
8. linear regression and logistic regression
9. Linear Regression and Logistic Regression
10. Support Vector Machine (SVM)
更多相關文章...

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。

最新文章

1. 字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
2. Java 3 年，25K 多嗎？
3. mysql安裝部署
4. web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
5. 3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
6. dataframe2
7. ThinkFree在線
8. 在線畫圖
9. devtools熱部署
10. 編譯和鏈接

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

1. SVM
2. Regression
3. 4月4日邏輯迴歸(Logistic Regression-LR)與SVM
4. 閱讀筆記--CSI fingerprinting with SVM regression to achieve device-free passive localization
5. SVM和Logistic Regression的使用時的區別
6. Regression、Classification、Clustering
7. 【NLP】SVM
8. linear regression and logistic regression
9. Linear Regression and Logistic Regression
10. Support Vector Machine (SVM)

>>更多相關文章<<