摘要：
包含对三种支持向量机的介绍，包括线性可分支持向量机，线性支持向量机和非线性支持向量机，包含核函数和一种快速学习算法-序列最小最优化算法SMO。 非线性支持向量机与核函数 核技巧 非线性分类问题 给定一个训练数据集$T = {(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)}$ 阅读全文
posted @ 2022-09-18 23:14
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摘要：
包含对三种支持向量机的介绍，包括线性可分支持向量机，线性支持向量机和非线性支持向量机，包含核函数和一种快速学习算法-序列最小最优化算法SMO。 线性支持向量机与软间隔最大化 假设训练集$T = {(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)},x_i \in \mathc 阅读全文
posted @ 2022-09-18 16:56
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摘要：
包含对三种支持向量机的介绍，包括线性可分支持向量机，线性支持向量机和非线性支持向量机，包含核函数和一种快速学习算法-序列最小最优化算法SMO。 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 线性可分支持向量机 假设一个特征空间上线性可分的训练数据集$T = {(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots 阅读全文
posted @ 2022-09-18 15:22
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原始问题 假设$f(x),c_i(x),h_j(x)$是定义在$R^n$上的连续可微函数，考虑约束最优化问题 $$ \begin{aligned} \mathop{min}\limits_{x \in R^n}\ &f(x) \ s.t.\ &c_i(x) \leq 0,i = 1,2,\cdots 阅读全文
posted @ 2022-09-18 14:16
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