2
社区成员
发帖
与我相关
我的任务
分享大白话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：
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-KKT几何解释
04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释
05_SVM之回顾距离公式和感知器模型
06_SVM之感知器到SVM的引入
07_SVM之线性可分时损失函数的表示
08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导
09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.
10_SVM之线性可分时算法整体流程
11_SVM之线性可分时案例
12_SVM之线性不可分时软间隔介绍
13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标
14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程
15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题
16_SVM之线性不可分时核函数引入
17_SVM之线性不可分时核函数讲解
18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较
19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释
20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数
21_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较
22_SVM之回归方式SVR
23_SVM代码之SVR解决回归问题
24_SVM之SMO思想引入25_SVM之SMO案列讲解
代码部分:
资料部分：
...全文
请发表友善的回复…
发表回复
Barakaa 2023-02-20
- 打赏
- 举报
老师请问一下：03课程里KKT几何解释中关于β≥0的推导中g(x)=0的其中一种情况推出β小于零为什么舍去了呢
m0_51703669 2021-01-17
- 打赏
- 举报
听完smo的课恍然大悟
L先生AI课堂 2021-01-20
- 举报
加油
