04 2021 档案

• SVM
  摘要：1.线性分类器 判定分类结果的根据是通过特征的线性组合得到的，不能哦那个过特征的非线性运算结果作为判定依据。 归纳：X代表数据点（特征/特征组合），Y代表类别(1/-1)，一个线性分类器的学习目标便是在n维的数据空间中找到一个n-1维的超平面，把空间切割开，超平面的方程：\(W^TX+b=0\) 阅读全文
  posted @ 2021-04-08 10:59 yiruzhao 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)
• 类别可分性
  摘要：降维之后不同类别是否可以很好的区分开。 参考链接：https://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/25343043 阅读全文
  posted @ 2021-04-07 11:30 yiruzhao 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)
• 凸优化问题
  摘要：凸优化函数的定义：函数表示的区域任意两点连成的直线上的任意一点都落在该函数表示的区域内部。 参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/105171620 从而在定义域内具有全局最优解。 阅读全文
  posted @ 2021-04-07 11:19 yiruzhao 阅读(83) 评论(0) 推荐(0)