SVM的學習歷程
以 支持向量機通俗導論爲主線進行學習。 條件極值、拉格朗日乘數法：高等數學第7版（下），同濟大學出版社 P116 碰到的第一個問題：帶有不等式約束的拉格朗日優化方法。 淺談最優化問題的KKT條件 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件 形象講述了KKT條件的來由。 拉格朗日對偶 a可正可負，限制住h(x)必須爲0，β≥0，這樣必須有g(x)≤0，L函數才能取到最大值。用L函數可取到最大值來
相關文章
- 1. SVM的學習
- 2. I-SVM SVM增量學習
- 3. SVM學習1
- 4. 學習SVM
- 5. SVM學習
- 6. svm學習
- 7. 機器學習----SVM的推導過程
- 8. Yaf的學習歷程 一
- 9. 我的學習歷程
- 10. java的學習歷程（二）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. SVM的學習
- 2. I-SVM SVM增量學習
- 3. SVM學習1
- 4. 學習SVM
- 5. SVM學習
- 6. svm學習
- 7. 機器學習----SVM的推導過程
- 8. Yaf的學習歷程 一
- 9. 我的學習歷程
- 10. java的學習歷程（二）