支援向量機(Support Vector Machine, SVM)
感知演算法
線性分類器:f(x;w,b)=⟨w,x⟩+b,決策:sgn[f(x;w,b)]
線性感知機(Perception)演算法:
輸入:訓練資料D={(xi,yi)}i=1N,學習步長η
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支援向量機--support vector machine
支援向量機 支援向量機(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes等於1995年首先提出,是一種監督學習方法,核心思想是找到一個超平面對資料進行分割。用到區域性對偶理論、庫恩—塔克爾定理和核方法。 (1)區域性對偶理論(Local Duality T
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