【SVM学习笔记】支持向量机学习2
2011-11-24 20:39
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《支持向量机导论》学习笔记C2
1、平凡的
如果所有的样例的标记相同，则训练集是平凡的。
2、不适定的 (underconstrained)
一个问题有若干个不同的解存在。
3、线性回归问题
线性回归问题就是求线性函数：f(x) = <w.x> + b
使其能够最好的拟合一个给定标记为Y属于R的训练点集，如下图
典型的解就是最小二乘法。
4、最小二乘法的简单求解过程
P32 2.2.1
1、平凡的
如果所有的样例的标记相同，则训练集是平凡的。
2、不适定的 (underconstrained)
一个问题有若干个不同的解存在。
3、线性回归问题
线性回归问题就是求线性函数：f(x) = <w.x> + b
使其能够最好的拟合一个给定标记为Y属于R的训练点集，如下图
典型的解就是最小二乘法。
4、最小二乘法的简单求解过程
P32 2.2.1
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