写文章
- @Jacompol
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
机器学习算法系列（五）-- 支持向量机（SVM）
我们希望寻找到这样的直线，使得距离这条直线最近的点到这条直线的距离最短。我们从如下右图直观来解释这一句话就是要求的两条外面的线之间的间隔最大。这是可以理解的，因为假如数据样本是随机出现的，那么这样分割之后数据点落入到其类别一侧的概率越高那么最终预测的准确率也会越高。在高维空间中这样的直线称之为超平面，因为当维数大于三的时候我们已经无法想象出这个平面的具体样子。那些距离这个超平面最近的点就是所谓支持
机器学习算法系列（二）-- 线性回归算法
线性回归是使用对数据进行线性拟合的算法。
机器学习算法系列（三）-- 逻辑回归（对数几率回归）
上个算法（算法系列二）介绍了如何使用线性模型进行回归学习，但若要做的是分类任务，则需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。虽然名字叫回归，但其实是分类学习方法。
机器学习算法系列（五）-- 支持向量机（SVM）
我们希望寻找到这样的直线，使得距离这条直线最近的点到这条直线的距离最短。我们从如下右图直观来解释这一句话就是要求的两条外面的线之间的间隔最大。这是可以理解的，因为假如数据样本是随机出现的，那么这样分割之后数据点落入到其类别一侧的概率越高那么最终预测的准确率也会越高。在高维空间中这样的直线称之为超平面，因为当维数大于三的时候我们已经无法想象出这个平面的具体样子。那些距离这个超平面最近的点就是所谓支持
到底了