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目录 一、感知器 介绍 代码示例 二、激活函数 常见的激活函数，及其图像 sigmoid Tanh ReLu softmax 三、损失函数 均方误差 分类交叉熵损失 二元交叉熵损失 四、感知机实现简单二分类任务 准备 实现 总结及技术拓展 简单总结构造思路 数据集划分 …
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2-1 李宏毅2021春季机器学习教程-第二节机器学习任务攻略

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1. 基本概念 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。 一个普通…
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SVM解释：四、线性不可分的情况

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之前的博客介绍了在数据为线性可分的情况下，如何用SVM对数据集训练，从而得到一个线性分类器，也就是超平面 WX+b=0 W X + b = 0 . 但是我已经强调过多次，线性可分的情况有相当的局限，所以SVM的终极目标还是要解决数据线性不可分的情况。解决这种线性不可分的情况基本的思路…
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基于线性SVM的CIFAR-10图像集分类

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个人网站：红色石头的机器学习之路 CSDN博客：红色石头的专栏 知乎：红色石头 微博：RedstoneWill的微博 GitHub：RedstoneWill的GitHub 微信公众号：AI有道（ID：redstonewill&#xf…
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历经一个月，终于搞定了SVM(支持向量机)-附源代码解析

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历经一个月，终于搞定了SVM(支持向量机)-附源代码解析 前言 其实整体算下来，断断续续的也得有快两个月了(原谅博主比较笨)。中间也有好几次放弃，不想写这篇总结了，但是之前立下的誓言，要将学习到的每一个机器学习算法写成博客总结，一方面呢，检验自己是否真的明白了，另…
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目录 SVM概述 SVM的改进：解决回归拟合问题的SVR 多分类的SVM QP求解 SVM的MATLAB实现：Libsvm 【实例】用SVM分类 【实例】用SVM回归 SVM概述 SVM已经是非常流行、大家都有所耳闻的技术了。网络上也有很多相关的博客，讲解得都非常详细。如果你要从零开始推导一个SVM，…
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