簡化了優化目標函式，曲線分兩段直線，計算上具有優勢，具體是使得優化問題變得簡單
如果有兩個人，那麼另外乙個人可以使得某個人很強，讓剩下乙個人很弱。也可以使得某個人很弱，讓剩下那個人很強
不是恰好能分類就行了，還需要準確無誤，代價為0，沒有概率一說
c引數的設定，使得代價函式朝著相反的方向變化，c很大，代價為0，等價於在圖中來看，對於所有類使得最大間隔，這種辦法的缺點：對於異常點，就不能夠最大化間隔（失效），可緩和些
範數=向量的長度
逆推假設法：再反推不行
支援向量機 SVM 和邏輯回歸 LR
支援向量機文件 邏輯回歸文件 1 都是常用的分類演算法。2 如果不考慮核函式，lr和svm都是線性分類演算法，也就是說他們的分類決策面都是線性的。3 lr和svm都是監督學習演算法。4 lr和svm都是判別模型 判別模型會生成乙個表示p y x 的判別函式 或 模型 而生成模型先計算聯合概率p y,...
回歸學習 支援向量機回歸
匯入資料 from sklearn.datasets import load boston boston load boston print boston.descr 資料分割 from sklearn.cross validation import train test split import ...
回歸 支援向量機回歸 SVR
支援向量機回歸 svr 是支援向量機在回歸問題上的應用模型。支援向量機回歸模型基於不同的損失函式產生了很多變種。本文僅介紹基於 epsilon 不敏感損失函式的svr模型。找到乙個分離超平面 超曲面 使得期望風險最小。epsilon 損失函式，就是當誤差小於 epsilon 時，該誤差可忽略。反之，...