课程介绍

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适用人群

人工智能算法爱好者

课程目标

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。

课程大纲

大白话SVM算法课程-从此不再惧怕SVM
第1章 SVM前置知识回顾

1小时18分钟6节

1-1SVM课程大纲[04:11]          免费试看
1-2SVM之回顾梯度下降原理[16:34]
1-3SVM之回顾有约束的最优化问题-等式约束条件[14:26]
1-4SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释[15:59]
1-5SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释[13:14]
1-6SVM之回顾距离公式和感知器模型[14:12]
第2章 SVM之线性可分--硬间隔

1小时22分钟6节

2-1SVM之感知器到SVM的引入[08:30]
2-2SVM之线性可分时损失函数的表示[15:08]
2-3SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导[12:38]
2-4SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解[18:36]
2-5SVM之线性可分时算法整体流程[15:25]
2-6SVM之线性可分时案例[12:07]
第3章 SVM之线性不可分--软间隔

50分钟3节

3-1SVM之线性不可分时软间隔介绍[16:30]
3-2SVM之线性不可分时软间隔优化目标[13:27]
3-3SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程[20:59]
第4章 SVM之线性不可分--核函数解决方案

34分钟3节

4-1SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题[11:54]
4-2SVM之线性不可分时核函数引入[15:22]
4-3SVM之线性不可分时核函数讲解[07:33]
第5章 SVM代码实战

53分钟4节

5-1SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较[21:32]
5-2SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释[20:04]
5-3SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数[05:59]
5-4SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较[05:39]
第6章 SVM解决回归问题--SVR

12分钟2节

6-1SVM之回归方式SVR讲解[06:46]
6-2SVM代码之SVR解决回归问题[05:25]
第7章 SVM求解未知参数方案--SMO思想

22分钟2节

7-1SVM之SMO思想引入[08:28]
7-2SVM之SMO案列讲解[13:38]