weixin_41938314的博客

支持向量（support vector）就是离分隔超平面最近的点 SVM特点：几乎所有分类问题都可以解决，SVM本身是一个二类分类器，对多类问题应用SVM需要对代码做一些修改 序列最小优化算法（Sequential Minimal Optimization,SMO）算法： 支持向量机的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题。 SMO算法将原来的大问题不断分解为子问题并对子问题求解，进而达到...

首先我们可以将不同的分类器进行组合，这种方法叫做集成方法（ensemble method）或元算法（meta-algorithm）。 bagging： bootstrapping的简称，我的理解：重复采样，每次都将新采样的样本作为数据集，随机采样替换的方式，得到与原来数据集规模一样的的数据集，以此来得到不一样的结果。 boosting: 通过对弱分类器结果进行分析，将正确的缩小权重，...