机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了。
在这一节我们主要是对支持向量机进行系统的回顾,以及通过Python来实现。由于内容很多,所以这里分成三篇博文。第一篇讲SVM初级,第二篇讲进阶,主要是把SVM整条知识链理直,第三篇介绍Python的实现。SVM有很多介绍的非常好的博文,具体可以参考本文列出的参考文献和推荐阅读资料。在本文中,定位在于把集大成于一身的SVM的整体知识链理直,所以不会涉及细节的推导。网上的解说的很好的推导和书籍很多,大家可以进一步参考。
目录
一、引入
二、线性可分SVM与硬间隔最大化
三、Dual优化问题
3.1、对偶问题
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