读书笔记:机器学习实战(5)——章6的支持向量机代码和个人理解与注释
2016-03-29 19:08
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时隔好久,前几章博客是去年看的时候写的,后来只看书没有继续写,再后来忙着项目,连书都很少看了。然后是忙完项目后的空白期的疯狂看书,看了很多数据结构算法,设计模式,代码整洁,项目可重构方面的书。年后重新把《机器学习实战》后面的章节读完,现在开始整理笔记。
支持向量机,个人理解就是有一个n维的特征空间,要想把里面的特征二分(多分类是svd的变种方法,后面再讲),那么就需要一个n-1维的超平面来分割它(比如2维的平面分割两块需要一条1维的线)。而这个超平面怎么定义或者怎么求取呢?就是要找到可能在超平面或者超平面“最近”位置的点,来定位它。
下班了,后面下次补,今天有点饿。
支持向量机,个人理解就是有一个n维的特征空间,要想把里面的特征二分(多分类是svd的变种方法,后面再讲),那么就需要一个n-1维的超平面来分割它(比如2维的平面分割两块需要一条1维的线)。而这个超平面怎么定义或者怎么求取呢?就是要找到可能在超平面或者超平面“最近”位置的点,来定位它。
下班了,后面下次补,今天有点饿。
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