Linear SVM

         Svm是一种分类模型,利用支持向量寻找超平面,可以用于回归和分类。

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

首先主要介绍了SVM的loss function,即Hinge Loss

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)


机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

对比三种loss function的效果

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

回归模型和SVM有不同的loss function

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

对偶表示,SVM loss function优化方法

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

只与支持向量有关,与其他向量无关

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

核函数的介绍

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)

SVM与DNN的对比

机器学习—SVM(支持向量机)(李宏毅笔记)



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