机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶

 10 E币 
成为会员,免费下载资料
文件大小:824.65 KB 上传者:xinyahu 时间:2018-12-13 16:24:00 下载量:7
如果我们的正常的样本分布如下图左边所示,之所以说是正常的指的是,不是上面说的那样由于某些顽固的离群点导致的线性不可分。它是真的线性不可分。样本本身的分布就是这样的,如果也像样本那样,通过松弛变量硬拉一条线性分类边界出来,很明显这条分类面会非常糟糕。那怎么办呢?SVM对线性可分数据有效,对不可分的有何应对良策呢?是核方法(kernel trick)大展身手的时候了
展开
折叠
986
评论
共 0 个
内容存在敏感词
    易百纳技术社区暂无数据
相关资料
关于作者
易百纳技术社区
xinyahu
贡献资料 14
易百纳技术社区 我上传的资料
登录查看
我赚取的积分
登录查看
我赚取的收益
登录查看
上传资料 赚取积分兑换E币
易百纳技术社区
删除原因
广告/SPAM
恶意灌水
违规内容
文不对题
重复发帖
置顶时间设置
结束时间
举报反馈

举报类型

  • 内容涉黄/赌/毒
  • 内容侵权/抄袭
  • 政治相关
  • 涉嫌广告
  • 侮辱谩骂
  • 其他

详细说明

审核成功

发布时间设置
发布时间:
是否关联周任务-资料模块

审核失败

失败原因
备注
易百纳技术社区