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Echo
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2018年4月3日
支持向量机2
摘要: 整理自李航老师统计机器学习。 拍照版纸质笔记。 目录: 线性支持向量机与软间隔最大化 学习的对偶算法 支持向量 合页损失函数 核函数与核技巧 非线性支持向量机 序列最小最优化(SMO)算法 序列最小最优化(SMO)算法 支持向量机的学习问题即凸二次规划的求解问题,有很多的算法可以进行求解。但是当训练
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posted @ 2018-04-03 09:24 Echo_fy
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