2017年2月26日
支持向量机（SVM）中的 SMO算法
摘要： 1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机（SVM）。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分： 1. SVM理论本身：包括最大间隔超平面（Maximum Margin Classifier），拉格朗日对偶（Lagrange Duality），支持向量（Support Vector），核函数（Kern 阅读全文
posted @ 2017-02-26 17:47 笨兔勿应 阅读(13244) 评论(3) 推荐(0)
《这就是搜索引擎》框架图
摘要： 如下所示，是我在看《这就是搜索引擎》这本书之后，画的一个框架图： 阅读全文
posted @ 2017-02-26 14:14 笨兔勿应 阅读(688) 评论(0) 推荐(0)
[转]支持向量机SVM总结
摘要： 首先，对于支持向量机（SVM）的简单总结： 1. Maximum Margin Classifier 2. Lagrange Duality 3. Support Vector 4. Kernel 5. Outliers 6. Sequential Minimal Optimization 详细的理 阅读全文
posted @ 2017-02-26 13:36 笨兔勿应 阅读(4111) 评论(0) 推荐(0)