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大白话SVM算法课程

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以通俗简介的方式,从浅入深介绍SVM原理和代码流程 让你从此不再惧怕SVM 视频部分: 01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_SVM之线性可分时损失函数的表示08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.10_SVM之线性可分时算法整体流程11_SVM之线性可分时案例12_SVM之线性不可分时软间隔介绍13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核函数引入17_SVM之线性不可分时核函数讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_SVM代码之不同分类器,核函数,C值的可视化比较2
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- 乔木Leo2023-07-28清晰地阐述了SVM算法的优势与局限性。
- 白羊的羊2023-07-28简明易懂的解释了SVM算法的原理与应用。
- 黄浦江畔的夏先生2023-07-28对于初学者来说,这个文件的语言很贴近实际,容易理解。
- 天眼妹2023-07-28这个文件对于了解SVM算法来说非常有帮助。
- Friday永不为奴2023-07-28这个文件以简单的语言解析了SVM算法,对于入门者来说是一个很好的起点。

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