Roger Yong支持向量機(Support Vector Machine, SVM)(一) Hard-marginSVM是眾多監督式學習方法中十分出色的一種，基本原理就是找到一個分界線，能將數據進行有效的分類，同時保證分界線兩邊的樣本儘可能遠的距離這個分界線。 而SVM又有兩種不同的算法，分別是hard-margin、soft-marginAug 18, 2021Aug 18, 2021
Roger Yong支持向量機(Support Vector Machine, SVM)(二) Soft-margin前面介紹了Hard-margin的SVM，找到一個分界線，能將數據進行有效的分類，但當數據中存在一定的噪聲SVM也會將噪聲擬合，因此存在著過擬合的風險，而Soft-Margin…May 8, 2022May 8, 2022
Roger YongPCA(Principal Components Analysis)主成分分析作為降維最經典的方法，它屬於一種線性、非監督、全域的降維演算法。PCA的目的是找到資料中的主成份，並利用他們表徵原始資料，進而達到降為的目的Nov 1, 2022Nov 1, 2022
