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0 写在前面1 为什么需要核方法?2 常用核函数总结3 KSVM的python实现3.1 设计核函数3.2 KSVM与SVM的对比0 写在前面
机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
????详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)
1 为什么需要核方法?
说到核方法必须介绍一下线性可分的概念。所谓线性可分就是在 n n
时间:2023-03-30 07:56:36
机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
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说到核方法必须介绍一下线性可分的概念。所谓线性可分就是在 n n