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搜索关键字:结构化风险最小    ( 4个结果
支持向量机
支持向量机 1 概念 支持向量机是一种分类方法,通过寻求结构化、风险最小,来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较小的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲,他是一种二类分类模型,基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔... ...
分类:其他好文   时间:2017-09-30 13:10:47    阅读次数:196
机器学习——svm支持向量机的原理
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。...
分类:其他好文   时间:2016-05-13 03:23:11    阅读次数:376
结构化风险最小、VC维到SVM的理解
结构化风险最小、VC维到SVM的理解 ,理解SVM背后的数学原理!...
分类:其他好文   时间:2014-12-08 02:06:34    阅读次数:292
支持向量机算法分析
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器....
分类:其他好文   时间:2014-07-09 23:13:30    阅读次数:439
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