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上传时间: 2021-02-25
详细说明：本文来源于csdn，从最简单的视角分享机器学习的过程，从零开始一点一滴学习SVM算法。SVM是最经典的分类算法之一，笔者觉得难度却是机器学习算法中最难的，对于没有数学基础的同学来说更是一头雾水。笔者作为一个初入机器学习的小白，希望能从最简单的视角分享我的学习过程，从零开始一点一滴学习SVM算法。它是一种二分类模型，解决是非的问题。以对图像猫狗分类为例：1.下载CIFAR数据集，数据集中有10类，我只取两类：猫、狗2.获取猫狗混合的训练样本集，D={(x1,y1),(x2,y2),?,(xn,yn)},yiε{?1,+1}3.训练样本获取分割超平面4.正确分开不同类别样本，保存模型5.输入测试数
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