1、離群點 在最開始討論支持向量機(jī)的時候，我們就假定，數(shù)據(jù)是線性可分的，亦即我們可以找到一個可行的超平面將數(shù)據(jù)完全分開。后來為了處理非線性數(shù)據(jù)，...
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SVM系列第十講--離群點處理 -
SVM系列第八講--原始問題求解
在前面的兩講中，我們分別介紹了拉格朗日乘子法和在有不等式約束情況下最優(yōu)解必須滿足的KKT條件，接下來我們就可以利用這些來求解我們的最大間隔分類器...
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SVM系列第六講--拉格朗日乘子法
在前面的幾講中，我們終于引出了支撐向量的概念，同時得到了求解最大間隔分類器的目標(biāo)規(guī)劃式，接下來，我們就要對該式進(jìn)行求解，但在正式求解之前，我想介...
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SVM系列第五講--支撐向量上一講中我們介紹了最大間隔分類器的概念，這一節(jié)，我們介紹一下什么是支撐向量： 1、支撐向量 支撐向量的英文名叫supporting vector...
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SVM系列第四講--最大間隔分類器上一節(jié)，我們了解了函數(shù)間隔和幾何間隔的概念，明確了我們要使用幾何間隔來計算數(shù)據(jù)點到超平面的距離，這一節(jié)，我們將最大間隔分類器的概念。 1、最大間...
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SVM系列第三講--函數(shù)間隔和幾何間隔上一節(jié)我們講到，我們要像線性分類器一樣找到一個超平面，不僅能夠?qū)?shù)據(jù)點進(jìn)行一個準(zhǔn)確的分隔，同時我們希望所有的點盡量都能夠遠(yuǎn)離我們的超平面，即所有...
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