数学向量思维导图(3个高清晰可打印)

3个数学向量思维导图合集，内容涵盖间隔与支持向量、对偶问题、核函数、核方法、软间隔与正则化等6个知识点，每张思维导图都非常漂亮，每张图片均高清晰可打印。

第1张，向量思维导图精选版

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第2张，向量思维导图值得收藏

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第3张，向量思维导图附打印高清版

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第4张，向量思维导图高清晰可打印

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思维导图知识点说明：

1. 间隔与支持向量:分类学习最基本的思想就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开
2. 对偶问题:对支持向量机的基本型（凸二次规划问题）使用拉格朗日乘子法得到
3. 核函数:原始样本空间内不存在一个能正确划分两类样本的超平面，可以从原始空间映射一个更高维的特征空间，使得样本在此空间内线性可分线性可分
4. 常用的函数:线性核，多项式核，高斯核，拉普拉斯核，Sigmoid核
5. 核函数组合:核函数的线性组依旧是核函数
6. 核方法:一系列基于核函数的学习方法
7. 软间隔与正则化:软间隔：允许支持向量机在一些样本上出错（所有样本全部分类正确为硬间隔）
8. 替代损失函数:hinge损失，指数损失，对率损失
9. 正则化:可以理解为一种“罚函数法”，使得优化过程趋于希望目标
10. 支持向量回归:
11. 带松弛变量的SVR:带松弛变量的SVR目标函数优化
12. SVR回归模型的支持向量:SVR的算法过程

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