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Andrew NG機器學習課程筆記(六)

支援向量機學習方法包括構建由簡至繁的模型:線性可分支援向量機,線性支援向量機,以及非線性支援向量機。簡單模型是複雜模型的基礎,也是複雜模型的特殊情況。當訓練資料線性可分時,通過硬間隔最大化,學習一個線性的分類器,即線性支援向量機,又稱為硬間隔支援向量機。當訓練集近似線性可分時,通過軟間隔最大化,也學習一個線性的分類器,即線性支援向量機,又稱為軟間隔支援向量機;當訓練資料線性不可分時,通過使用核技巧即軟間隔最大化,學習線性支援向量機。