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实际的机器学习项目中,我们往往只知道包含m个样例的数据集D,D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xm,ym)},通过对数据集D进行适当的处理,划分为训练集和测试集,训练集构建模型,然后用该模型计算测试数据集的测试误差,最后以测试集的测试误差近似..
十三 SVM—线性可分SVM原理十四 SVM—直观理解拉格朗日乘子法十五 SVM对偶学习十六 线性SVM、间隔由硬到软十七 非线性SVM和核函数十八 SVR-一种宽容的回归模型十九 直观认识SVM和SVRSVMSVR二十 HMM-定义和假设二十一 HMM-三个基本问题概率计算问..
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