网站开发公司排名前十,51网址还有吗,wordpress后台cookies,北京海淀科技有限公司支特向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。包含线性可分支持向量机、 线性支持向量机、非线性支持向量机。 当训练数据近似线性可分时#xff0c;通过软间隔最大化学习线性分类器#xff0c; 即为… 支特向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。包含线性可分支持向量机、 线性支持向量机、非线性支持向量机。 当训练数据近似线性可分时通过软间隔最大化学习线性分类器 即为线性支持向量机又称为软间隔支持向量机。 线性支持向量机学习算法
输入线性可分训练数据集其中
输出分离超平面和分类决策函数
1构造并求解凸二次规划问题 得到解 在有约束的情况下最小化向量范数 2代入解
得到分离超平面 分类决策函数
