SVM支持向量機一些重要算法二
五、核函數 如果我們的正常的樣本分佈如下圖左邊所示，之所以說是正常的指的是，不是上面說的那樣由於某些頑固的離羣點導致的線性不可分。它是真的線性不可分。樣本本身的分佈就是這樣的，如果也像樣本那樣，通過鬆弛變量硬拉一條線性分類邊界出來，很明顯這條分類面會非常糟糕。那怎麼辦呢？SVM對線性可分數據有效，對不可分的有何應對良策呢？是核方法（kernel trick）大展身手的時候了。
相關文章
- 1. 支持向量機（SVM）算法（一）
- 2. 支持向量機SVM（二）
- 3. SVM-支持向量機（二）
- 4. 支持向量機（SVM）二
- 5. 支持向量機SVM（一）
- 6. SVM支持向量機（一）
- 7. 支持向量機（SVM）算法
- 8. SVM支持向量機算法
- 9. SVM（支持向量機）分類算法
- 10. SVM-支持向量機算法
- 更多相關文章...
- • R 繪圖 - 中文支持 - R 語言教程
- • C# 運算符重載 - C#教程
- • 算法總結-二分查找法
- • 算法總結-廣度優先算法
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. 升級Gradle後報錯Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
- 2. Smarter, Not Harder
- 3. mac-2019-react-native 本地環境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
- 4. 查看文件中關鍵字前後幾行的內容
- 5. XXE萌新進階全攻略
- 6. Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
- 7. zabbix5.0通過agent監控winserve12
- 8. IT行業UI前景、潛力如何？
- 9. Mac Swig 3.0.12 安裝
- 10. Windows上FreeRDP-WebConnect是一個開源HTML5代理，它提供對使用RDP的任何Windows服務器和工作站的Web訪問
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 支持向量機（SVM）算法（一）
- 2. 支持向量機SVM（二）
- 3. SVM-支持向量機（二）
- 4. 支持向量機（SVM）二
- 5. 支持向量機SVM（一）
- 6. SVM支持向量機（一）
- 7. 支持向量機（SVM）算法
- 8. SVM支持向量機算法
- 9. SVM（支持向量機）分類算法
- 10. SVM-支持向量機算法