large-margin separating hyperplane
线性分类器，一侧大于0，另一侧小于0。
large-margin separating hyperplane
新数据误差=已有数据误差+模型复杂度。并没什么区别。
large-margin separating hyperplane
能允许的最大距离（margin）就是最近的点到直线的距离
距离超平面远，允许的误差高
large-margin separating hyperplane
large-margin separating hyperplane
线性分类器，一侧大于0，另一侧小于0。
large-margin separating hyperplane
新数据误差=已有数据误差+模型复杂度。并没什么区别。
large-margin separating hyperplane
large-margin separating hyperplane
线性分类器，一侧大于0，另一侧小于0。 新数据误差=已有数据误差+模型复杂度。并没什么区别。
Roadmap Course Introduction Large-Margin Separating Hyper...
1. they are trying to prove that separating elementary -a...
One-shot Voice Conversion by Separating Speaker and Conte...
原因一（regularization） 原因二（VC dimension） Large-Margin是一种控制复杂...
有的时候数据并不利于我们开始数据分析，那么我们把数据转化为一些合理的structure更有利于analysis 比...
最近阅读了Lanyue Lu等作者于2016年Fast上发表的《WiscKey: Separating Keys ...
待解决问题 “缩短”x和w 计算点到任意超平面的距离 计算点到分隔超平面的距离 特殊的放缩 放松限制条件
上一章我们介绍了SVM算法的意义，SVM是large-margin算法，旨在找到一条能够完全区分训练集而且拥有最大...
本文标题：large-margin separating hyperpla
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