机器学习 | 第34讲---支持向量机

Posted 2021-04-26 狗熊会

大家好，机器学习导论的第34节课来了。这一节首先讲解了讲述了线性可分支持向量机与线性不可分支持向量机的模型求解。

本节课程主要内容：  

• 线性可分支持向量机；

• 线性不可分支持向量机。
  

张老师就讲到这里，希望大家学的开心，如果有问题大家可以留言讨论。

【参考文献】：

【1】邓乃扬，田英杰著。数据挖掘中的新方法-支持向量机。科学出版社。2004.

　 张志华教授简介 　

博士，北京大学数学科学学院概率统计系教授。加入北京大学之前为上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。也曾是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。

主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究。迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文。是美国“数学评论”的特邀评论员，国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。

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