机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 支持向量机实现最大间隔分类 另一种强大又广泛使用的学习算法是支持向量机(SVM)，可看成是对感知机的扩展。使用感知机算法，我们最小化误分类错误。但在SVM中，我们的优化目标是最大化间隔（margin）。间隔定义为分隔的超平面（决策边界）之间的距离，距离超平面最近的训练样本称为支持向量。 如图3.10所示： 图3.10...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中，我们会学习一些学术界和工业界常用的知名强大机器学习算法。在学习各种用于分类的监督学习算法的不同时，我们还会欣赏到它们各自的优势和劣势。另外，我们会开始使用scikit-learn库，它为高效、有生产力地使用这些算法提供了用户友好且一致的接口。 本章讲解的主要内容有： 介绍用于分类的健壮知名算法，如逻辑回归、支持...
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