大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。
Jetbrains全系列IDE稳定放心使用
一、模型
机器学习中我们最开始接触的都是感知机，感知机就是一个阶跃函数，阶跃函数的自变量是一个多元线性函数，cost function则是
。而支持向量与感知机类似，只是将阶跃函数挖去（-1到1这个区间），要使两个平行的超平面间间隔最大，只需w二范数最小即可。约束条件是.关于约束条件的理解，取等号时刚好在支持向量上，不取等号时说明在平面的对应的一侧。
理解了问题的本质，现在就是怎么用数学去解决这个问题了，我们用到了高数中最常用的拉格朗日乘子法杂合理注意是求做大间隔即,即求最小值，边界条件的应用上，我们要保持大小于一致，所以是减去参数乘以边界表达式
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/179544.html原文链接：https://javaforall.net
