摘要：
几个常用的核函数： 根据问题和数据的不同，选择不同的参数，实际上就是得到了不同的核函数。 1.多项式核 \(K(x,z) = (x \bullet z + 1)^p\)，在此情形下，分类决策函数成为： \(f(x) = \mbox{sign}(\sum_{i=1}^{N_s}a_i^*y 阅读全文
摘要：
这两个算法都可以解决线性分类问题和非线性分类问题(都使用kernel trick)。 如果是非线性分类，那么我们就首选SVM。 SVM不是概率输出，Logistic Regression是概率输出。 也就是说，当一个新样本来了，SVM只会告诉你它的分类，而Logistic Regression会告诉 阅读全文
摘要：
https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/106727812 阅读全文