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SVM做为机器学习领域重要的方法之一, 是需要掌握的.
下面就是SVM的基本公式, 只有理解公式, 才能熟练掌握参数, 核函数(kernel)和C参数;
以下是方法概况: 分为5个部分: 1. 测试集 2. 超平面 3. 二次规划 4. 对偶型(核函数) 5.软分类(C参数)
如图:
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模式识别 - SVM(support vector machines)公式 简介
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