对支持向量机（SVM）的个人理解

SVM的精髓：
（1）维度第的通常使用二维的曲线没有办法区分开
（2）所以我们使用一种映射关系，对二维平面的点进行映射将其映射到高纬的平面中
（3）在高纬的平面中点的分布更加的稀疏，更加的广泛这个时候选择使用一种合理的面结构，将其拆分

思考：
按理来说，应该是考虑的参数越多，它们的区分度应该是越大的各种肉眼看不出来的差别就会显现。　这个就是从ＤＮＡ看一个人
和通过肉眼识别双胞胎的一个区别。

对支持向量机（SVM）的个人理解相关推荐

学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解（上）
前言本文是参照CSDN的July大神的热门博文<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界>)写的.目的是因为July大神文中说,SVM理论的理解,需要一遍一遍的推导公式,直到脑中梳理下来 ...
机器学习：支持向量机SVM原理与理解
引言 --"举牌子:Support Vector Machines " 一直在犹豫要不要写SVM,因为网上已经有很多详细的SVM原理的解释甚至详细推导,而这东西又庞大复杂,想了解的 ...
支持向量机(SVM)基本原理
SVM 看了很多关于SVM的博客,但是常常只能保存书签之后看,有时候有的博客就突然没了,这里就作为搬运工总结一下之后自己看吧.主要内容来自于: 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 分类标准的起 ...
svm 支持向量机回归预测_机器学习：简单理解支持向量机SVM
在介绍过贝叶斯之后,今天尝试着给大家介绍支持向量机SVM. 在机器学习中,SVM试图找到一个最佳的超平面,该平面可以最佳地分割来自不同类别的观察结果.一个在N-1维的超平面可以分割Ñ维的特征空间.例如 ...
SVM支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
神文转自july:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July .致谢:pl ...
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
前言动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清 ...
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）(3)以及参考文献
第三层.证明SVM 说实话,凡是涉及到要证明的东西.理论,便一般不是怎么好惹的东西.绝大部分时候,看懂一个东西不难,但证明一个东西则需要点数学功底,进一步,证明一个东西也不是特别难,难的是从零开始发明 ...
Machine Learning：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 前言动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少 ...
支持向量机(SVM)简介
支持向量机(support vector machine, SVM):是监督学习中最有影响力的方法之一.类似于逻辑回归,这个模型也是基于线性函数wTx+b的.不同于逻辑回归的是,支持向量机不输出概率, ...
机器学习-第六章支持向量机(SVM)
机器学习-第六章支持向量机(SVM) D系鼎溜关注 2020.02.09 21:19:41字数 1,131阅读 458 6.1 间隔与支持向量开倍速观看视频之后,对课本所说的会更加了解. 支持向量 ...

对支持向量机（SVM）的个人理解

对支持向量机（SVM）的个人理解相关推荐

最新文章

热门文章