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SVM支持向量机
本栏目讲解机器学习中的SVM模型是什么,以及模型的相关推导
并进一步地,讲解libsvm-SVM内部是如何实现这些SVM模型的,并用python自实现(不调用软件包)SVM算法,结果与libsvm-SVM一致
SVM基础模型
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【硬间隔】SVM硬间隔模型与损失函数
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2023-11-08
【硬间隔】SVM硬间隔损失函数的对偶问题
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2023-11-08
【软间隔】SVM软间隔模型与损失函数
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2023-11-08
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2023-11-08
SVM求解
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【综述】SVM-SMO求解算法思想
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2023-11-08
【原理】SVM-SMO求解算法原理
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2023-11-08
【推导】SVM-SMO求解算法原理-αIαJ的优化推导
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2023-11-08
【流程】SVM-SMO求解算法流程
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2023-11-08
SVM附件
【附件】拉格朗日对偶性-解决带约束条件的优化问题
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2023-11-08
【附件】如何搭建环境调试libsvm3.25
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2023-11-08
SVM多类别模型与概率模型
SVM概率模型
【原理】SVM概率模型原理
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2023-11-08
【推导】SVM概率模型相关公式推导
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2023-11-08
【流程】SVM概率模型算法流程
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2023-11-08
SVM多类别模型
【原理】SVM多类别模型
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2023-01-18
【原理】SVM多类别概率模型原理
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2023-11-08
SVM代码实现-python
SVM代码自实现
【说明】SVM代码说明
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2023-11-08
【代码】SVM二分类模型代码-svm_train_one.py
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2023-04-08
【代码】SVM二分类概率模型代码-svm_train_prob_one.py
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2023-01-19
【代码】SVM多分类模型-svm_muti_train.py
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2023-01-19
SVM代码自实现-matlab
SVM代码实现-matlab
【代码】svm代码说明
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2023-01-18
【代码】svm_train_one.m
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2023-01-19
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2023-01-18
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2023-01-18
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2023-01-18
SVM测试代码-matlab
【代码】test_svm_one
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2023-01-18
【代码】test_svm_train_prob_one
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2023-01-18
【代码】test_svm_muti_train.m
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2023-01-18
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