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04_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 01:47:21
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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04_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解
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线性
可分
时
损失函数
的表示08_
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之
线性
可分
时
损失函数
的
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-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_
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线性
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线性
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发明用于解决二分类问题的机器学习算法。在二维平面中,
线性
可分
指的是可以通过一条直线对平面上的点进行划分使得标签相同的点在直线的同一侧,标签不同的点在直线的不同侧。在二维平面中,非
线性
可分
则是指除去
线性
可分
的情况。下面是一个
线性
可分
的例子: 下面是一个非
线性
可分
的例子: 对于一个
线性
可分
的数据集,存在着多条线段均可以达到划分数据集的目的,那条直线的分类效果最好?要找到最好,我们首先要知道什么叫做好。定义了性能指标:间隔。在下图中,上下两侧经过的点是支持向量,而上下两条直线之间的距离即间隔。认为间隔越大的直线越
【深度学习】
SVM
解决
线性
不
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情况(八)
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线性
不
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情况思路一:引入松弛
变量
和惩罚因子思路二:使用核函数 这篇文章是上一篇文章(七)的补充版,因为(七)的内容太长了,一下子全部看完会搞混,所以分开写了。
线性
不
可分
情况 在介绍SMO算法之前,我还需要插入一小段,来介绍
线性
不
可分
的情况。在上面,我们提到了
SVM
是用来解决二元
线性
分类问题,也就是通过
SVM
总能找到一个超平面严格地将数据分成两类,那么对于
线性
不
可分
(非
线性
),不能找...
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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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