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老饼讲解-机器学习
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SVM支持向量机
1.SVM基础模型
1. 1 SVM基础模型
SVM模型
【硬间隔】SVM硬间隔模型与损失函数
【硬间隔】SVM硬间隔损失函数的对偶问题
【软间隔】SVM软间隔模型与损失函数
【软间隔】SVM软间隔损失函数的对偶问题
2.SOM算法求解SVM
2. 1 SVM求解
SMO算法求解SVM
【综述】SVM-SMO求解算法思想
【原理】SVM-SMO求解算法原理
【推导】SVM-SMO求解算法原理-αIαJ的优化推导
【流程】SVM-SMO求解算法流程
SVM附件
【附件】拉格朗日对偶性-解决带约束条件的优化问题
【附件】如何搭建环境调试libsvm3.25
3.SVM多类别模型与概率模型
3. 1 SVM拓展模型
SVM概率模型
【原理】SVM概率模型原理
【推导】SVM概率模型相关公式推导
【流程】SVM概率模型算法流程
SVM多类别 模型
【原理】SVM多类别模型
【原理】SVM多类别概率模型原理
4.SVM代码实现
4. 1 SVM代码实现
SVM代码自实现
【说明】SVM代码说明
【代码】SVM二分类模型代码-svm_train_one.py
【代码】SVM二分类概率模型代码-svm_train_prob_one.py
【代码】SVM多分类模型-svm_muti_train.py
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