理論部分:
《機器學習——支持向量機SVM之線性模型》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型低維到高維映射》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型原問題與對偶問題》
《機器學習——常用核函數》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型原問題轉化為對偶問題》
《機器學習——支持向量機SVM之多類問題》
《機器學習——支持向量機SVM實例(兵王問題,只是通過實例來捋一下思路不求解不編程)》
python實踐部分:
數據預處理:《
《機器學習——支持向量機SVM之線性模型》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型低維到高維映射》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型原問題與對偶問題》
《機器學習——常用核函數》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型原問題轉化為對偶問題》
《機器學習——支持向量機SVM之多類問題》
《機器學習——支持向量機SVM實例(兵王問題,只是通過實例來捋一下思路不求解不編程)》
數據預處理:《
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