介紹將支持向量機的優化問題轉化為對偶問題
審核編輯：劉清
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
向量機
+關注
關注
0文章
166瀏覽量
20926 -
機器學習
+關注
關注
66文章
8439瀏覽量
133087
原文標題：機器學習相關介紹（13）——支持向量機（轉化為對偶問題）
文章出處：【微信號：行業學習與研究，微信公眾號：行業學習與研究】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
發布評論請先 登錄
相關推薦
基于支持向量機(SVM)的工業過程辨識
將支持向量機應用到典型的時變、非線性工業過程 連續攪拌反應釜的辨識中, 并與BP 神經網絡建模相比較, 仿真結果表明了支持
發表于 03-30 16:12
?42次下載
基于向量機隨機投影特征降維分類下降解決方案
針對大型支持向量機（SVM）經隨機投影特征降維后分類精度下降的問題，結合對偶恢復理論，提出了面向大規模分類問題的基于對偶隨機投影的線性核
發表于 12-01 10:30
?1次下載
支持向量機的故障預測模型
算法優化支持向量機參數，解決了蟻群算法易陷入局部最優的問題；然后，根據最優參數建立擬合監測數據和未來健康度下降過程非線性映射關系的和聲蟻群算法一支持
發表于 12-29 11:24
?0次下載
什么是支持向量機 什么是支持向量
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一 種監督式學習的方法，它廣泛的應用于統計分類以及回歸分析中。
發表于 01-28 16:01
?2.2w次閱讀
介紹支持向量機的基礎概念
支持向量機（Support Vector Machine）是一種較知名的機器學習算法，該算法由俄羅斯數學家Vladimir Vapnik創立。
工商網監
評論