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    支持向量機(jī)(五)——SMO算法

    〇、說明 支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是監(jiān)督學(xué)習(xí)中非常經(jīng)典的算法。筆者主要參考學(xué)習(xí)的是李航老師《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方...

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    支持向量機(jī)(四)——核方法

    〇、說明 支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是監(jiān)督學(xué)習(xí)中非常經(jīng)典的算法。筆者主要參考學(xué)習(xí)的是李航老師《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方...

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    支持向量機(jī)(三)——線性支持向量機(jī)

    〇、說明 支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是監(jiān)督學(xué)習(xí)中非常經(jīng)典的算法。筆者主要參考學(xué)習(xí)的是李航老師《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方...

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    支持向量機(jī)(二)——線性可分支持向量機(jī)求解

    〇、說明 支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是監(jiān)督學(xué)習(xí)中非常經(jīng)典的算法。筆者主要參考學(xué)習(xí)的是李航老師《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方...

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    支持向量機(jī)(一)——線性可分支持向量機(jī)導(dǎo)出

    〇、說明 支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是監(jiān)督學(xué)習(xí)中非常經(jīng)典的算法。筆者主要參考學(xué)習(xí)的是李航老師《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方...

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    極大似然估計(jì)MLE

    〇、說明 極大似然估計(jì)(Maximum Likelihood Estimation,MLE),也稱最大似然估計(jì)。統(tǒng)計(jì)學(xué)中,極大似然估計(jì)是重要的參...

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    凸優(yōu)化(七)——牛頓法

    〇、說明 凸優(yōu)化主要學(xué)習(xí)《凸優(yōu)化》(Stephen Boyd等著,王書寧等譯)[1]這本書。學(xué)習(xí)過程中,對(duì)其內(nèi)容的理解時(shí)有困惑,也參考一些其他書...

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    凸優(yōu)化(六)——最速下降法

    〇、說明 凸優(yōu)化主要學(xué)習(xí)《凸優(yōu)化》(Stephen Boyd等著,王書寧等譯)[1]這本書。學(xué)習(xí)過程中,對(duì)其內(nèi)容的理解時(shí)有困惑,也參考一些其他書...

  • 凸優(yōu)化(五)——回溯直線搜索

    〇、說明 凸優(yōu)化主要學(xué)習(xí)《凸優(yōu)化》(Stephen Boyd等著,王書寧等譯)[1]這本書。學(xué)習(xí)過程中,對(duì)其內(nèi)容的理解時(shí)有困惑,也參考一些其他書...

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