登录
注册
写文章
首页
下载APP
会员
IT技术
10.SVM推导与证明
袁一帆
关注
赞赏支持
10.SVM推导与证明
问题描述(以二维为例)
SVM模型描述
优化目标
拉格朗日变化
Paste_Image.png
最后得到的式子就是线性可分SVM最后的优化公式
最后编辑于 :
2017.12.03 02:48:37
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。
推荐阅读
更多精彩内容
SVM推导步骤
SVM(Support Vector Machine,支持向量机)是最经典的分类算法,本文主要整理(为了应付考试)...
Xuang123
阅读 4,005
评论 1
赞 1
SVM---这可能是最直白的推导了
小文 | 公众号 小文的数据之旅 百度百科: (1)支持向量机(Support Vector Machine, S...
小文的数据之旅
阅读 697
评论 0
赞 2
统计学习方法思路疏导—支持向量机SVM
SVM支持向量机 本片文章主要记录在学习《统计学习方法》中 SVM 章节的难点,不对详细内容进行讲解。主要是分析笔...
wipping的技术小栈
阅读 1,271
评论 0
赞 0
唯一可以和神经网络抗衡的算法SVM
一、线性分类器: 首先给出一个非常非常简单的分类问题(线性可分),我们要用一条直线,将下图中黑色的点和白色的点分开...
吕不韦
阅读 1,618
评论 0
赞 0
我亲手种植过的植物
夏天回家的时候,一向贪玩的弟弟养了只黑色的荷兰猪,让我很是惊讶,黑黑的、很小,看着就像大一号的老鼠,由于我天...
赋能师宗霏
阅读 197
评论 0
赞 0
52赞
53赞
1赞赏
手机看全文