摘要：
非线性SVM分类 尽管SVM分类器非常高效，并且在很多场景下都非常实用。但是很多数据集并不是可以线性可分的。一个处理非线性数据集的方法是增加更多的特征，例如多项式特征。在某些情况下，这样可以让数据集变成线性可分。下面我们看看下图左边那个图： 它展示了一个简单的数据集，只有一个特征x1，这个数据集一看 阅读全文
摘要：
SVM-支持向量机 SVM（Support Vector Machine）-支持向量机，是一个功能非常强大的机器学习模型，可以处理线性与非线性的分类、回归，甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一，特别适用于复杂的分类问题，并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里的核心概 阅读全文
摘要：
多标签分类 到现在为止，我们看到的模型与数据都是将一条数据分类为一个类别。在某些情况下，我们可能需要分类器为每条数据输出多个类别。例如，假设有一个人脸识别分类器，如果它在同一张图片上认出了多张人脸的话，它应该输出什么呢？显然，它应该为每个它认出的人脸打上一个标志。 假设这个人脸识别分类器已经被训练了 阅读全文