在代码中, 第i样本的预测类别遇到的疑惑,不知道这个函数是如何得来。
fXi = float(multiply(alphas,labelMat).T*(dataMatrix*dataMatrix[i,:].T)) + b # 第i样本的预测类别
解决:
根据误差函数获知,函数如下,其中 表示 核函数 (此处采用的是内积)
参考:https://blog.csdn.net/L_15156024189/article/details/85058468
在代码中, 第i样本的预测类别遇到的疑惑,不知道这个函数是如何得来。
fXi = float(multiply(alphas,labelMat).T*(dataMatrix*dataMatrix[i,:].T)) + b # 第i样本的预测类别
解决:
根据误差函数获知,函数如下,其中 K(xj,x) 表示 核函数 (此处采用的是内积)
参考:https://blog.csdn.net/L_15156024189/article/details/85058468
• (1)收集數據 • 提供的文本文件 • (2)準備數據 • 格式轉換 • 將源文件格式化處理爲可處理的向量,如:手寫識別系統 • 處理源文件格式,比如存在大量空格、雜亂符號等,需要進行去除、重