105~108SVMf

支持向量机简介

SVM学习方法

线性可分支持向量机

硬间隔

支持向量是距离超平面最近的几个样本点

支持向量不变则超平面就不变:因为超平面到两边距离一样

间隔和最大间隔

线性支持向量机-软间隔

非线性支持向量机-核函数

这时我们可以通过核函数将数据从原始空间映射到高维特征空间,使数据在高维特征空间线性可分,将原本的非线性问题转为线性问题

相关推荐
fkyyly16 小时前
hermes解读
算法·code_agent
过期的秋刀鱼!16 小时前
使用都热编码的分类特征
人工智能·算法·决策树·机器学习·分类·数据挖掘
wabs66616 小时前
关于哈希表【力扣383.赎金信的思考】
算法·leetcode·散列表
love_muming16 小时前
二叉树操作全解析:从递归到层序遍历
java·数据结构·算法·二叉树
.道阻且长.1 天前
2.LeetCode算法习题讲解--双指针--复写零
算法·leetcode·职场和发展
To_OC1 天前
LC 438 找到所有字母异位词:暴力超时后,我靠滑动窗口一招搞定
javascript·算法·leetcode
Forever Nore1 天前
学完C语言力扣第一题做不来正常吗
数据结构·算法
hansang_IR1 天前
【题解】LC:倍增 / 区间并查集(Range Parallel Unionfind)
c++·算法·并查集
Tisfy1 天前
LeetCode 3731.找出缺失的元素:哈希 / 排序
算法·leetcode·哈希算法·排序·哈希表