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机器学习之支持向量机理论与代码实践
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SVM原生代码实现1
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:57
课时名称
课时知识点
SVM原生代码实现1
SVM原生代码实现1
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SVM原生代码实现1
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机器学习之支持向量机理论与
代码
实践
该课程是目前讲解
SVM
的最详细的课程，详细的讲解了
SVM
的数学推导过程，SMO算法的数学推导过程，并根据最终推导的公式使用python原生
代码
进行了
实现
，公式与
代码
一一对应。把最难理解的
SVM
讲解的非常透彻。
基于MATLAB的
svm
分类器
代码
实现
基于MATLAB的
svm
分类器
代码
实现
基于MATLAB的
svm
分类器
代码
实现
SVM
实现
（最优化方法）
SVM
实现
SVM
（支持向量机）是一个常用的分类器，我在
SVM
中介绍了该方法的大概的公式以及出发点。很多机器学习课程也讲了
SVM
的公式，那么具体怎么
实现
一个
SVM
呢？这里介绍一下这个git repo里面的
SVM
实现
：
SVM
代码
。首先我想将
SVM
的公式放到下面： 传统
SVM
公式： 改进后的
SVM
（不严格要求所有点必须满足大于margin,对于离群点不那么敏感）：
SVM
实现
的
代码
如...
SVM
自编程序,
svm
代码
实现
,matlab源码.zip.zip
SVM
自编程序,
svm
代码
实现
,matlab源码.zip.zip
SVM
代码
实现
--Tensorflow部分
SVM
代码
实现
–Tensorflow部分–潘登同学的机器学习笔记 python版本–3.6 ; Tensorflow版本–1.15.0 ;编辑器–Pycharm 文章目录
SVM
代码
实现
--Tensorflow部分--潘登同学的机器学习笔记软间隔
SVM
非线性
SVM
非线性
SVM
实现
多分类 软间隔
SVM
任务： 把iris数据集的setosa与非setosa区分开 模型： 我们这里采用的模型是
SVM
中无约束优化的
SVM
模型
SVM
的损失函数(要加正则项) minw,b∑i=1m[1−y(wTx+b)
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