機器學習實戰（5）--SVM（Support vector machine）（六）--Python實現
1，在經過一系列推導後，咱們剩下以下公式： 經過SMO優化算法來計算公式中的的值。 2，經過啓發式算法，當第一次計算時對全部的進行更新。以後的每次計算只選擇的係數進行更新(由於係數ai=0,ai=C,對應於點在兩條間隔線的外面和裏面的點，認爲這些點係數通常不會改變)，同時根據公式更新b的值。當全部係數的變化小於規定的值，或迭代次數小於規定的值時，運算結束，獲得最終的值，與b值。 3，計算，若是新來
相關文章
- 1. OpenCV實現Support Vector Machine（SVM）
- 2. [機器學習] 分類 --- Support Vector Machine (SVM)
- 3. 機器學習算法 --- SVM (Support Vector Machine)
- 4. Support vector machine（SVM）
- 5. SVM(Support Vector Machine)
- 6. Support Vector Machine (SVM)
- 7. 李宏毅機器學習——學習筆記（18）Support Vector Machine（SVM）
- 8. 機器學習之支持向量機SVM（Support Vector Machine）
- 9. 機器學習——支持向量機SVM（Support Vector Machine）（下）
- 10. 機器學習——支持向量機SVM（Support Vector Machine）（上）
- 更多相關文章...
- • 現實生活中的 XML - XML 教程
- • Hibernate實現增刪改查 - Hibernate教程
- • Docker容器實戰(六) - 容器的隔離與限制
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
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. OpenCV實現Support Vector Machine（SVM）
- 2. [機器學習] 分類 --- Support Vector Machine (SVM)
- 3. 機器學習算法 --- SVM (Support Vector Machine)
- 4. Support vector machine（SVM）
- 5. SVM(Support Vector Machine)
- 6. Support Vector Machine (SVM)
- 7. 李宏毅機器學習——學習筆記（18）Support Vector Machine（SVM）
- 8. 機器學習之支持向量機SVM（Support Vector Machine）
- 9. 機器學習——支持向量機SVM（Support Vector Machine）（下）
- 10. 機器學習——支持向量機SVM（Support Vector Machine）（上）