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大数据高级教程-SVM模型高级

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主要原理是克服SVM固有的缺点,结合其他算法的优势,解决多类问题的分类精度。如:与粗集理论结合,形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。

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课程介绍
经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法,而在数据挖掘的实际应用中,一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树;再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点,结合其他算法的优势,解决多类问题的分类精度。如:与粗集理论结合,形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。

章节目录
第1节 SVM公式推导
第2节 SVM的目标函数
第3节 SVM手写代码实战
第4节 工业机器学习总结
第5节 统计SVM定义
第6节 线性可分支持向量机
第7节 推导目标函数最终结果
第8节 手写SVM代码
第9节 手写SVM可视化

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