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[ML從入門到入門] 支援向量機:從SVM的推導過程到SMO的收斂性討論

  • 2022 年 9 月 25 日
  • 筆記

  前言 支援向量機(Support Vector Machine,SVM)在70年代由蘇聯人 Vladimir Vap …

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Python 機器學習實戰 —— 監督學習(下)

  • 2021 年 6 月 23 日
  • 筆記

前言 近年來AI人工智慧成為社會發展趨勢,在IT行業引起一波熱潮,有關機器學習、深度學習、神經網路等文章多不勝數。從智慧 …

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機器學習(四):通俗理解支援向量機SVM及程式碼實踐

  • 2021 年 2 月 15 日
  • 筆記

上一篇文章我們介紹了使用邏輯回歸來處理分類問題,本文我們講一個更強大的分類模型。本文依舊側重程式碼實踐,你會發現我們解決問 …

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詳解SVM模型——核函數是怎麼回事

  • 2020 年 10 月 2 日
  • 筆記

大家好,歡迎大家閱讀周二機器學習專題,今天的這篇文章依然會講SVM模型。 也許大家可能已經看膩了SVM模型了,覺得我是不 …

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機器學習,詳解SVM軟間隔與對偶問題

  • 2020 年 9 月 9 日
  • 筆記

今天是機器學習專題的第34篇文章,我們繼續來聊聊SVM模型。 我們在上一篇文章當中推導了SVM模型在硬間隔的原理以及公式 …

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機器學習 | 深入SVM原理及模型推導(一)

  • 2020 年 8 月 26 日
  • 筆記

本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是機器學習專題的第32篇文章,我們來聊聊SVM。 SVM …

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《機器學習_07_03_svm_核函數與非線性支援向量機》

  • 2020 年 5 月 21 日
  • 筆記

一.簡介 前兩節分別實現了硬間隔支援向量機與軟間隔支援向量機,它們本質上都是線性分類器,只是軟間隔對「異常點」更加寬容, …

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《機器學習_07_02_svm_軟間隔支援向量機》

  • 2020 年 5 月 21 日
  • 筆記

一.簡介 上一節介紹了硬間隔支援向量機,它可以在嚴格線性可分的數據集上工作的很好,但對於非嚴格線性可分的情況往往就表現很 …

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《機器學習_07_01_svm_硬間隔支援向量機與SMO》

  • 2020 年 5 月 20 日
  • 筆記

一.簡介 支援向量機(svm)的想法與前面介紹的感知機模型類似,找一個超平面將正負樣本分開,但svm的想法要更深入了一步 …

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