SVM regression
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
相關文章
- 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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 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)