数据挖掘原理与SPSS Clementine应用支持向量机教程
14.1支持向量机基础
14.1.1机器学习的基本问题
14.1.2经验风险最小化问题
14.1.3VC维与学习一致性理论
14.1.4结构化风险最小化
14.2支持向量机的基本原理
14.2.1线性支持向量机
14.2.2广义线性支持向量机
14.2.3非线性支持向量机
14.2.3.1到高维空间的影射
14.2.3.2核函数
14.3支持向量机的实现技术
14.3.1chunking算法
14.3.2Decomposing算法
14.3.3SMO算法
14.3.5SMO算法的特点和优势
14.4支持向量回归机
14.4.1不敏感损失函数
14.4.2支持向量回归机模型
14.5支
用户评论
呜哇啦哈呱 2020-05-22 21:48:46
对学习数据挖掘很有用。
范范TT西西 2020-05-22 21:48:46
很前沿的东西啊~~顶一个~
diminish_2080 2020-05-22 21:48:46
不错,特别好
lianghui5682 2020-05-22 21:48:46
介绍了支持向量机的基本原理
夏夏_xx 2020-05-22 21:48:46
有点进阶班,需要一定相关算法的基础再研究。