机器学习西瓜书——第六章 支持向量机
从几何角度，对线性可分数据集，支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好。给定训练样本集，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，支持向量机倾向找到产生分类结果具有鲁棒性，对未见示例的泛化能力最强
最全面的SVM介绍（从拉格朗日对偶到SMO算法）
SVM主要用来处理二分类问题，其也可用以用来解决多分类问题与回归问题，只不过不常用。其目标是找到一个最优的分隔平面，来使得不同类别之间的距离最大化。核心思想是将问题转化成凸二次规划求解的问题。一、拉格朗日对偶变换 想要搞清楚SVM问题是如何进行转化的，首先就要搞清楚什么是拉格朗日对偶变换，我们
数学建模学习（65）：零基础学会使用SVM支持向量机分类
支持向量机SVM分类教程
【超详细】基于sklearn实现软硬间隔SVM
目录一、硬间隔SVM1.1 sklearn.svm.SVC()1.1.1 数据集1.1.2 参数1.1.3 方法一、硬间隔SVMsklearn中没有实现硬间隔SVM的类，因为它并不实用，但我们可以通过将正则化项 CCC 设置的足够大（例如 C=106C=10^6C=106）来模拟硬间隔SVM。考虑如
机器学习分类算法之支持向量机
目录支持向量机算法背景介绍什么是线性可分？什么又是超平面？支持向量机的三种情况近线性可分线性不可分不用核函数的传统方法核函数Kernel是什么？核函数SVM求解过程核函数的本质代码实例模型调参gamma调参C值调参使用Polynomial kernel进行预测使用RBF kernel进行预测总结每文
基于SVM的多故障分类器｜和车神哥一起学系列
暑假也要每天坚持学习哟！～
Python实验--手写五折交叉验证+调库实现SVM/RFC/KNN手写数字识别
通过手写五折交叉验证+调库，分别用SVM,KNN,RFC实现手写数字书别
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