黑马_卷积稀疏编码_数据的分布_中国AI数据

2019-11-25

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大化(概率性地)的任何分隔线时,支持向量机也试图在使类之间的余量最大化的同时最小化误差。通常,如果与训练示例相比,该问题具有大量特征,请尝试使用逻辑回归或线性SVM。如果训练示例的数量更多,或者数据不是线性可分离的,则可以使用具有高斯核的SVM。 还要记住,本章的所有代码都可以在https:// github上在线获得。COM / nfmcclure / tensorflow_cookbook。 支持向量机 IntrQductiQn 支持向量机是一种二进制分类方法。基本思想是找到两个类之间的线性分隔线(或超平面)。我们首先假定二进制类目标是-1或1,而不是先前的0或1目标。由于可能有许多行将两个类别分隔开,因此我们定义了最佳的线性分隔符,该分隔符将两个类别之间的距离最大化。 图1:给定两个可分离的类“ o”和“ x”,我们希望找到两者之间的线性分离器方程。左侧显示有很多行将这两个类分开。右侧显示了唯一的最大边距线。边距宽度为2 /。通过最小化A的L2范数来找到该行。 我们可以这样写一个超平面: Ax-h = O 在这里,A是我们的部分斜率的向量,x是输入的向量。可以将最

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