文件名称:
支持向量机（Support Vector Machines，SVM）
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文件大小: 450kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-22
详细说明：文章目录1. 线性可分SVM 与 硬间隔最大化1.1 线性可分SVM1.2 函数间隔、几何间隔1.3 间隔最大化2. 线性SVM 与 软间隔最大化2.1 线性SVM3. 非线性SVM 与 核函数3.1 核技巧/核函数3.2 常用核函数3.3 非线性SVM分类4. 序列最小最优化算法5. sklearn SVC 实例6. 课后习题
支持向量机（SVM）是一种二类分类模型。
支持向量机还包括核技巧，实质上是非线性分类器。
学习策略：间隔最大化
学习算法：求解凸二次规划的最优化算法。
当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化（hard margin maximization），学习一个线性的分类器，即
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