关于SVM中，对常数C的理解？
svm(支持向量机)的训练时用到了一些核函数(kernel function)，怎么样正确理解它们的作用？ SVM推导到最后的拉格朗日对偶函数为，其中h(x)就是其他答案所说的把x映射到了高维空间，达到可分（否则原…
松弛变量是什么？ 松弛变量：若2113所研究的线性规划模型的约5261束条件全是小于类型，那么可4102以通过标准化1653过程引入M个非负的松弛变量。松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0，则收敛到原有状态，若大于零，则约束松弛。对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。其中，当约束条件为“≤”（“≥”）类型的线性规划问题，可在不等式左边加上（或者减去）一个非负的新变量，即可化为等式。这个新增的非负变量称为松弛变量（或剩余变量），也可统称为松弛变量。在目标函数中一般认为新增的松弛变量的系数为零。扩展资料剩余变量和松弛变量容易区分，剩余变量的引入将“≥”的不等式约束化为等式约束，而松弛变量的引入将“≤”的不等式约束化为等式约束，它们的目的都在于将一般形式化为标准形式。改写前后的两个问题是等价的，这两种变量的取值能够表达现行的可行点是在可行域的内部还是其边界，也就是说，在此可行解处，原来的约束是成立严格不等式还是等式。因此，剩余变量、松弛变量是“合法”的变量在。
svm 松弛变量怎么确定 不断尝试，然后找到适合值，可以在训练集合测试集都有比较好的效果
解决SVM的过拟合方法，今天小编给大家带来的是解决SVM的过拟合方法，希望能帮助到大家！
KNN 与 SVM 的区别是什么？
