2018千锋大数据视频教程-SVM模型 高级
  1. 第一章

    1. 录播
      1SVM公式推导
      26分钟
    2. 录播
      2SVM的目标函数
      24分钟
    3. 录播
      3SVM手写代码实战
      14分钟
    4. 录播
      4工业机器学习总结
      12分钟
    5. 录播
      5统计SVM定义
      18分钟
    6. 录播
      6线性可分支持向量机
      24分钟
    7. 录播
      7推导目标函数最终结果
      12分钟
    8. 录播
      8手写SVM代码
      13分钟
    9. 录播
      9手写SVM可视化
      15分钟

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简  介 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。
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。

* 课程提供者:千锋学院

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