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支持向量机(svm)学习(最优超平面、线性可分、线性不可分、松弛因子、拉格朗日乘子法、核函数、对偶_最优化中的松弛因子
作者:繁依Fanyi0 | 2024-04-02 10:57:40
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最优化中的松弛因子
文章目录
简介
原理
内容框架
详细学习
最优超平面
支持向量
线性可分
定义
最优化问题
拉格朗日乘子法
强对偶性
线性不可分(部分)
软间隔
线性不可分(完全)
核函数
核函数的作用
常见核函数
优缺点
简介
原理
内容框架
详细学习
最优超平面
支持向量
线性可分
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