scikit-learn中svm相關引數的介紹
機器學習演算法與python實踐之（四）支援向量機（svm）實現講解全面細緻，粉絲2萬+
如何使用sklearn中的svm（svc;svr）簡單使用入門教程
scikit-learn學習之svm演算法 閱讀4萬+粉絲900+ 對 svm的個人理解及官方示例**
sklearn.svm.svc 引數說明 介紹較為詳細
sklearn svm.linearsvc的引數說明
注意：5,6兩個svc是有區別的。注意：5,6兩個svc是有區別的。 注意：5,6兩個svc是有區別的。注意：5,6兩個svc是有區別的。
SVM相關問題
應聘資料探勘工程師或機器學習工程師，面試官經常會考量面試者對svm的理解。以下是我自己在準備面試過程中，基於個人理解，總結的一些svm面試常考問題 想到會再更新 如有錯漏，請批評指正。大神請忽視 svm的原理是什麼？svm是一種二類分類模型。它的基本模型是在特徵空間中尋找間隔最大化的分離超平面的線性...
SVM相關問題
1.為什麼要通過求解與原問題等價的對偶問題 dual problem 來得到原問題的解？原因主要有 1 對偶問題更容易求解 2 在對偶問題下可以很容易引入核函式，進而擴充套件到線性不可分的場景。詳見 理解svm的三層境界 2.lagrange duality與wolfe duality的區別何在？常...
svm相關概念
svm 遇到對手神經網路 二分類問題 裡面的min,是求離決策邊界最近的雷是哪個i 外面的max，是求哪組wb能使 雷 到邊界距離越大越好 y與y x 同正負，為正負1，y y x 恆大於0 可放縮使y y x 1,則min那項最小就為1 二分之一，求解方便 kkt對偶性質 先求min極小值，偏導 ...