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3楼2013-04-29 10:43:40
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lzunightmare木虫 (正式写手)
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2楼2013-04-28 14:42:33
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lzunightmare木虫 (正式写手)
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【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★
YBQ大学: 金币+4, ★有帮助 2013-05-03 13:44:15
» 本帖已获得的红花（最新10朵） |
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4楼2013-04-29 17:03:55
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 送红花一朵
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5楼2014-01-21 21:07:42
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回复此楼
，支持向量机是在正负样本之间找出一个超平面，用以分类。在决定这个超平面时，这些样本点发挥的作用（或者说权重）并不一样大，有一些样本点起了关键作用，这就是“支持向量”，那其他的样本点就算是普通向量吧。hardexample是假正，也就是负样本被判定成了正例，也就是说在首次训练中它们没有发挥支持向量的作用，仅作为“正例”的普通样本对待了。这些样本点靠近首次SVM分类产生的超平面，它们容易被分错。从hardexample提取特征并再次训练，明确了hardexample的支持向量的作用，这将导致超平面的偏移，在后续的分类中纠正部分假正的错误。| 最具人气热帖推荐 [查看全部] | 作者 | 回/看 | 最后发表 | |
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