@二次規劃 / 博客 RSS 訂閱

Nov 20 2025

數據科學探索者 - 支持向量機模型提高準確率 支持向量機改進算法

支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量迴歸 優化方法 一、SMO算法 回顧支持向量機 (二)中(1.7)(1.7)式最後要求解的優化問題： 在求出滿足條件的最優αα後，即可得 svm 模型的參數(w,b)(w,b)，進而獲得分離超平面。可以用通用的二次規劃算法求解，該二次規劃問題有mm個變量 (mm為樣本數)，(m+1)(m+1)

機器學習 , 支持向量機模型提高準確率 , 支持向量機 , 最小值 , 二次規劃 , 人工智能

收藏 評論