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大白话SVM算法课程 SVM前置知识回顾 00_SVM课程大纲

大白话SVM算法课程
共26节 5165人在学 课程详情
课程目录
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  • SVM前置知识回顾

    • 00_SVM课程大纲
    • 01_SVM之回顾梯度下降原理
    • 02_SVM之回顾有约束的最优化问题-等式约束条件
    • 03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释
    • 04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释
    • 05_SVM之回顾距离公式和感知器模型
  • SVM之线性可分--硬间隔

    • 01_SVM之感知器到SVM的引入
    • 02_SVM之线性可分时损失函数的表示
    • 03_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导
    • 04_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解
    • 05_SVM之线性可分时算法整体流程
    • 06_SVM之线性可分时案例
  • SVM之线性不可分--软间隔

    • 01_SVM之线性不可分时软间隔介绍
    • 02_SVM之线性不可分时软间隔优化目标
    • 03_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程
  • SVM之线性不可分--核函数解决方案

    • 01_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题
    • 02_SVM之线性不可分时核函数引入
    • 03_SVM之线性不可分时核函数讲解
  • SVM代码实战

    • 01_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较
    • 02_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释
    • 03_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数
    • 04_SVM代码之不同分类器,核函数,C值的可视化比较
  • SVM解决回归问题--SVR

    • 01_SVM之回归方式SVR讲解
    • 02_SVM代码之SVR解决回归问题
  • SVM求解未知参数方案--SMO思想

    • 01_SVM之SMO思想引入
    • 02_SVM之SMO案列讲解
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    课程介绍

    以通俗简介的方式,从浅入深介绍SVM原理和代码流程 让你从此不再惧怕SVM



    视频部分:

    01_SVM之回顾梯度下降原理
    02_SVM之回顾有约束的最优化问题
    03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释
    04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释
    05_SVM之回顾距离公式和感知器模型
    06_SVM之感知器到SVM的引入
    07_SVM之线性可分时损失函数的表示
    08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导
    09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.
    10_SVM之线性可分时算法整体流程
    11_SVM之线性可分时案例
    12_SVM之线性不可分时软间隔介绍
    13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标
    14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程
    15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题
    16_SVM之线性不可分时核函数引入
    17_SVM之线性不可分时核函数讲解
    18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较
    19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释
    20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数
    21_SVM代码之不同分类器,核函数,C值的可视化比较

    22_SVM之回归方式SVR

    23_SVM代码之SVR解决回归问题

    24_SVM之SMO思想引入

    25_SVM之SMO案列讲解


    代码部分:


    资料部分:

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