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2023-01-13
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大白话SVM算法课程
课程名称适应人群大白话SVM算法课程人工智能算法爱好者 以通俗简介的方式，从浅入深介绍SVM原理和代码流程 让你从此不再惧怕SVM 视频部分： 01_SVM之回顾梯度下降原理 02_SVM之回顾有约束的最优化问题 03_SVM之回顾有约束的最优化问题
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AI 作业
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2023-01-13
02_SVM之回顾有约束的最优化问题-等式约束条件
课时名称课时知识点02_SVM之回顾有约束的最优化问题-等式约束条件回顾最优化问题解决方式，讲解有约束问题求解方案-拉格朗日乘子等式约束条件
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2023-01-13
03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释
课时名称课时知识点03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释讲解有约束问题求解方案-KKT条件不等式约束条件的几何解释
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2023-01-13
03_SVM之线性不可分时核函数讲解
课时名称课时知识点03_SVM之线性不可分时核函数讲解SVM之线性不可分时核函数讲解
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2023-01-13
06_SVM之线性可分时案例
课时名称课时知识点06_SVM之线性可分时案例SVM之线性可分时案例介绍
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2023-01-13
04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释
课时名称课时知识点04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释讲解有约束问题求解方案-KKT条件不等式约束条件的数学解释
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2023-01-13
05_SVM之回顾距离公式和感知器模型
课时名称课时知识点05_SVM之回顾距离公式和感知器模型回顾距离公式和感知器模型
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2023-01-13
04_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解
课时名称课时知识点04_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解
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2023-01-13
03_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数
课时名称课时知识点03_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数讲解SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数
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2023-01-13
05_SVM之线性可分时算法整体流程
课时名称课时知识点05_SVM之线性可分时算法整体流程SVM之线性可分时算法整体流程
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2023-01-13
04_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较
课时名称课时知识点04_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较不同分类器 核函数 C值得效果比较
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2023-01-13
03_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程
课时名称课时知识点03_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程介绍软间隔算法整体流程
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2023-01-13
03_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导
课时名称课时知识点03_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导
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2023-01-13
01_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较
课时名称课时知识点01_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较讲解代码之线性可分时和Logistic回归比较
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2023-01-13
02_SVM之线性不可分时软间隔优化目标
课时名称课时知识点02_SVM之线性不可分时软间隔优化目标介绍SVM之线性不可分时软间隔优化目标
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2023-01-13
01_SVM之回归方式SVR讲解
课时名称课时知识点01_SVM之回归方式SVR讲解讲解SVM之回归方式SVR得解决方案
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2023-01-13
01_SVM之回顾梯度下降原理
课时名称课时知识点01_SVM之回顾梯度下降原理介绍梯度下降原理，理解多维梯度下降原理过程
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2023-01-13
01_SVM之SMO思想引入
课时名称课时知识点01_SVM之SMO思想引入讲解引入SMO思想过程
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2023-01-13
02_SVM之线性可分时损失函数的表示
课时名称课时知识点02_SVM之线性可分时损失函数的表示讲解线性可分时损失函数的介绍
...全文
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2023-01-13
02_SVM代码之SVR解决回归问题
课时名称课时知识点02_SVM代码之SVR解决回归问题通过代码讲解SVR案例
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2023-01-13
01_SVM之线性不可分时软间隔介绍
课时名称课时知识点01_SVM之线性不可分时软间隔介绍介绍SVM之线性不可分时情况
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李虎的课程社区_NO_1

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李虎，联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人，曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部，做过多次企业内训和技术支持，并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果，拥有丰富的线上，线下培训经验。对机器学习，深度学习算法建模，推荐系统，大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家，著有大白话算法系列，以通俗生动的方式讲解人工智能前沿算法。愿景是打造全网AI最通俗教学，赠人玫瑰，手有余香，在人工智能前行的路上一起前行，以通俗简洁详细的方式，让每一位热爱着深入其中。空间有形、梦想无限！加油！
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