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2024-12-12
SVM
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求解
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变量
松弛
简介
八股
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SVM 入门
A Brief Introduction to SVM Classification
王斌 收集 自
http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html
作者：Jasper zhenandaci@msn.com
2009 年 12 月 12 日 于无锡
SVM 入门
目 录
(一)SVM的八股简介 .............................................................. 3
(二)线性分类器Part 1 .......................................................... 7
(三)线性分类器Part 2 .......................................................... 9
(四)线性分类器的求解——问题的描述Part1.................. 12
(五)线性分类器的求解——问题的描述Part2.................. 15
(六)线性分类器的求解——问题的转化，直观角度 .......... 18
(七)为何需要核函数.............................................................. 21
(八)松弛变量.......................................................................... 27
(九)松弛变量(续) ................................................................. 33
(十)将SVM用于多类分类 .................................................... 37
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SVM 入门
(一)SVM的八股简介
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于 1995年首先
提出的，它在解决小样本
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