SVM(Support Vector Machine)讀書筆記二（支持向量和Kernel方法）
在一個線性不可分的樣本中，用添加屢次項特徵能夠將兩類樣本分開，具體原理請參考 這裏，用SVM分類器也是一樣道理。若是兩類樣本交叉越多，須要越高次的特徵，模型就越複雜，這在存儲上和計算資源上都是很大的開銷。SVM用kernel方法就解決了這個問題，kernel方法是將高維度的計算放到低維度來作，最後獲得的是高緯度上的模型。具體原理請看下面的推導。web 特徵轉換 若是樣本在低緯度空間不可分，那麼能夠
相關文章
- 1. SVM(Support Vector Machine)讀書筆記二（支持向量和Kernel方法）
- 2. 機器學習 | 算法筆記- 支持向量機（Support Vector Machine）
- 3. 機器學習技法03：Kernel 支持向量機（Kernel Support Vector Machine）
- 4. 支持向量機（Support Vector Machine）
- 5. 支持向量機(Support Vector Machine, SVM)
- 6. 支持向量機--support vector machine
- 7. Support Vector Machine (支持向量機)
- 8. 支持向量機Support Vector Machine
- 9. 支持向量機(Support Vector Machine SVM)
- 10. 支持向量機(Support Vector Machine)
- 更多相關文章...
- • R 繪圖 - 中文支持 - R 語言教程
- • Docker Machine - Docker教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 算法總結-二分查找法
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. 安裝cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用說明
- 3. phpDocumentor使用教程【安裝PHPDocumentor】
- 4. yarn run build報錯Component is not found in path 「npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index「
- 5. 精講Haproxy搭建Web集羣
- 6. 安全測試基礎之MySQL
- 7. C/C++編程筆記：C語言中的複雜聲明分析，用實例帶你完全讀懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python環境
- 9. 李宏毅機器學習課程筆記2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里雲ECS配置速記
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. SVM(Support Vector Machine)讀書筆記二（支持向量和Kernel方法）
- 2. 機器學習 | 算法筆記- 支持向量機（Support Vector Machine）
- 3. 機器學習技法03：Kernel 支持向量機（Kernel Support Vector Machine）
- 4. 支持向量機（Support Vector Machine）
- 5. 支持向量機(Support Vector Machine, SVM)
- 6. 支持向量機--support vector machine
- 7. Support Vector Machine (支持向量機)
- 8. 支持向量機Support Vector Machine
- 9. 支持向量機(Support Vector Machine SVM)
- 10. 支持向量機(Support Vector Machine)