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大白话SVM算法课程
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05_SVM之线性可分时算法整体流程
L先生AI课堂
博客专家认证
2023-01-13 01:47:21
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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SMO
算法
实现 java代码
我的博客上有详细解说这个
算法
的实现，用java代码实现，以及每个公式的解说。网址：http://blog.csdn.net/techq/archive/2011/02/01/6171688.aspx
lib
svm
程序集数据集
lib
svm
数据集 包括 matlab数据集 和 VC数据集
线性
可分
SVM
支持向量机 支持向量机(Support Vecor Machine，以下简称
SVM
)诞生于上个世纪90年代，由于它良好的分类性能，在分类领域称霸多年，在深度
时
代之前是分类
算法
中当之无愧的王者。
SVM
是一个二分类
算法
，支持
线性
分类和非
线性
分类。经过改进，支持多元分类。经过扩展，也能应用于回归问题。
线性
SVM
线性
SVM
分类
算法
针对的是
线性
可分
数据集。
线性
可分
数据集：可以被
线性
超平面完全正确分类的数据集。
线性
不
可分
数据集：不可以被
线性
超平面完全正确分类的数据集。 问题1：二分类
线性
可分
的训练数据集如
06
SVM
-
线性
可分
模型
算法
和案例
05
SVM
- 支持向量机 - 概念、
线性
可分
三、
线性
可分
SVM
算法
流程
输入
线性
可分
的m个样本数据{(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中x为n维的特征向量，y为二元输出，取值为+1或者-1；
SVM
模型输出为参数w、b以及分类决策函数。 1、构造约束优化问题； 2、使用SMO
算法
求出上式优化中对应的最优解β*； 3、找出所...
图像
算法
四 ——
线性
SVM
算法
及 非
线性
SVM
算法
图像
算法
四 ——
线性
SVM
算法
及 非
线性
SVM
算法
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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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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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