機器學習：支持向量機
拉格朗日乘子法 那些年學過的高數
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拉格朗日乘子法如何理解？
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關於凸優化的一些簡單概念
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為什麽凸優化這麽重要
關鍵詞：顯示不是凸函數，我們這能假設是凸函數，這樣我們求得的局部最優才是全局最優
支持向量機 系列教程
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機器學習：支持向量機
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機器學習之支持向量機（三）：核函數和KKT條件的理解
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關於機器學習中支持向量機相關問題
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機器學習（支持向量機）
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機器學習之支持向量機（四）
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Ng第十二課：支持向量機(Support Vector Machines)（二）
.com htm 條件 hid cti 無法 技術 add 效果 7 核函數（Kernels） 考慮我們最初在“線性回歸”中提出的問題，特征是房子的面積x，這裏的x是實數，結果y是房子的價格。假設我們從樣本點的分布中看到x和y符合3次曲線，那麽我們希望使用x的三次多項式來逼
CS229筆記：支持向量機
nal 非線性 比較 矩陣 兩個 有時 align 其中 tar 考慮一個分類問題，用\(1\)表示正類標簽，用\(-1\)表示負類標簽，引入假設函數\(h\)： \[ \begin{align*} g(z) &= \begin{cases} 1 & \te
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1.0 tar 下載 分類 字體 ID 導入 所有 load 使用python3 學習sklearn中支持向量機api的使用 可以來到我的git下載源代碼：https://github.com/linyi0604/kaggle 1 # 導入手寫字體加載器 2
機器學習之路：python支持向量機回歸SVR 預測波士頓地區房價
sta val dict min shape 支持 RR 訓練數據 采樣 python3 學習使用api 支持向量機的兩種核函數模型進行預測 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklear
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行處理 off 距離 又是 分類器 libs 自己的 cos 一個 非常久之前就學了SVM，總認為不就是找到中間那條線嘛，但有些地方模棱兩可，真正編程的時候又是一團漿糊。參數任意試驗，毫無章法。既然又又一次學到了這一章節，那就要把之前沒有搞懂的地方都整明確，嗯~
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