千锋教育 2018千锋大数据视频教程-SVM模型

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  • 2019-08-12 发布

经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法,而在数据挖掘的实际应用中,一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树;再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点,结合其他算法的优势,解决多类问题的分类精度。如:与粗集理论结合,形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。


教程列表:

千锋大数据视频教程-4工业机器学习总结

千锋大数据视频教程-3SVM手写代码实战

千锋大数据视频教程-5统计SVM定义

千锋大数据视频教程-2SVM的目标函数

千锋大数据视频教程-1SVM公式推导

千锋大数据视频教程-6线性可分支持向量机

千锋大数据视频教程-7推导目标函数最终结果

千锋大数据视频教程-8手写SVM代码

千锋大数据视频教程-9手写SVM可视化

  1. 1.SVM公式推导
  2. 2.SVM的目标函数
  3. 3.SVM手写代码实战
  4. 4.工业机器学习总结
  5. 5.统计SVM定义
  6. 6.线性可分支持向量机
  7. 7.推导目标函数最终结果
  8. 8.手写SVM代码
  9. 9.手写SVM可视化
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