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  • SVM入门（八）松弛变量

    下一节会说说松弛变量剩下的一点点东西，顺便搞个读者调查，看看大家还想侃侃SVM的哪些方面。

  • SVM入门（八）松弛变量

    下一节会说说松弛变量剩下的一点点东西，顺便搞个读者调查，看看大家还想侃侃SVM的哪些方面。

  • SVM入门（八）松弛变量

    五是尽管加了松弛变量这么一说，但这个优化问题仍然是一个优化问题（汗，这不废话么），解它的过程比起原始的硬间隔问题来说，没...

  • SVM入门 松弛变量

    下一节会说说松弛变量剩下的一点点东西，顺便搞个读者调查，看看大家还想侃侃SVM的哪些方面。接下来要说的东西其实不是松弛变量本身，但由于是为了使用松弛变量才引入的，因此放在这里也算合适，那就是惩罚因子C。回头看一眼引入了松弛...

  • svm入门之八松弛变量

    至此一个比较完整的支持向量机框架就有了，简单说来，支持向量机就是使用了核函数的软间隔线性分类法。下一节会说说松弛变量剩下的一点点东西，顺便搞个读者调查，看看大家还想侃侃 SVM 的哪些方面...

  • SVM 松弛变量

    这个式子是以前做SVM的人写的，大家也就这么用，但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子，我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C，这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样，有些样本丢了也就丢了，错了也就...

  • SVM 之 松弛变量

    5.SVM 松弛变量 有的时候，数据并不是严格线性可分的，可能有几个数据到了对方类别的区域，导致原本线性可分的问题变成了线性不可分的。这样类似的问题（仅有少数点线性不可分）叫做“近似线性...

  • SVM入门（八）松弛变量

    下一节会说说松弛变量剩下的一点点东西，顺便搞个读者调查，看看大家还想侃侃SVM的哪些方面。转自 http://www.blogjava.net/zhenandaci

  • SVM入门（八）松弛变量

    现在想象我们有另一个训练集，只比原先这个训练集多了一篇文章，映射到高维空间以后（当然，也使用了相同的核函数），也就多了一个样本点，但是这个样本的位置是这样的：_svm 如果样本是线性不可分,最终加入松弛变量的部分结果为0

  • SVM入门（九）松弛变量（续）

    这个式子是以前做SVM的人写的，大家也就这么用，但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子，我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C，这时就意味着你对每个样本的重视程度都...

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