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支持向量机 `Support Vector Machines`

支持向量机 `Support Vector Machines`

作者: minus_1 | 来源:发表于2018-12-13 14:24 被阅读0次

    作者@ weanl
    创建于 2018-12-13T14:20:00
    关键词: SVM kernel method
    预备知识:

    1. 背景介绍

      (举个栗子)

    2. 特点分析

    3. 形式化

      (说明:小写字母非加粗,如 y 表示一个值scalar;小写字母加粗,如 {\bf x} 表示一个(列)向量vector;大写字母加粗,如 {\bf X} 表示一个矩阵matrix)
      若样本 {\bf x} 分布在 d 维(实数)空间, {\bf x} \in {\mathbb R}^d ,一般样本的分类标签 y 可以在 {\mathbb R}^1 的空间内表示,二分类情况下 y \in \{ -1, +1\} ,带标签的样本(训练)集可以表示为 {\mathbb S}_{train} = \{ ({\bf x_1}, y_1), ({\bf x_2}, y_2), ..., ({\bf x_M}, y_M)\}

    -1. 参考材料


    且听下回分解

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