dede 网站根目录,苏州兼职网站开发,湖北在线网站建设,wordpress apache配置文件SVM支持向量机-手写笔记 作者#xff1a;某丁 日期#xff1a;2021.05.21 写完了#xff0c;发现想要真正理解SVM还需要继续深入学习#xff0c;以上所写只不过是冰山一角#xff0c;我的管中窥豹而已。 参考
[1] 一文搞懂支持向量机(SVM)算法 https://zhuanlan.zhihu.co…SVM支持向量机-手写笔记 作者某丁 日期2021.05.21 写完了发现想要真正理解SVM还需要继续深入学习以上所写只不过是冰山一角我的管中窥豹而已。 参考
[1] 一文搞懂支持向量机(SVM)算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52168498
[2] 标准化和归一化请勿混为一谈透彻理解数据变换 https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/102652160
[3] 数据标准化/归一化normalization https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379
[4] L1归一化和L2归一化范数的详解和区别 https://blog.csdn.net/u014381600/article/details/54341317
[5] 关于机器学习特征归一化的理解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/94696574
[6] 浅谈最优化问题的KKT条件 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26514613
[7] 凸优化中的强对偶性和弱对偶性的几何解释是怎样的
赵来福的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26128817/answer/308180470shuhuai008的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26128817/answer/756870131
[8] 矩阵求导、几种重要的矩阵及常用的矩阵求导公式 https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/80620518
[9] svm惩罚因子c的理解 https://blog.csdn.net/ustbbsy/article/details/82390281
[10] 怎么样理解SVM中的hinge-loss
Slumbers的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/47746939/answer/570590275十九的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/47746939/answer/512177694
[11] 机器学习理论—损失函数三Hinge Loss https://zhuanlan.zhihu.com/p/347456667
[12] 机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思 - 刘遥行的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/20924039/answer/240037674
[13] 支持向量机 (二) 软间隔 svm 与 核函数 https://www.cnblogs.com/massquantity/p/11110397.html
[14] 对核函数(kernel)最通俗易懂的理解 https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/80605178 END | 喜欢点个赞| ❤️
