iT邦幫忙

2025 iThome 鐵人賽
DAY 14
0
AI & Data

30 天了解 AI & Data：入門到實作系列 第 14 篇

【DAY14】監督式學習：支持向量機（SVM）與最佳邊界

17th鐵人賽
276 瀏覽

  • 分享至 

  • xImage
    •  

前言
昨天我們介紹了邏輯回歸的正則化、
梯度更新與不同的求解器。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799fPCrHUyikc.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799Or5pYtqEUj.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799i8fILP9ufc.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799DUHtap6BQP.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799PjxO9KyPcG.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799o73FZEprsi.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799hC8YIziqir.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799CAloZ29z2i.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799lxEd8jT5B6.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250927/20178799CYCXoSixEB.png


上一篇
【DAY13 】監督式學習：用 Python 實作邏輯迴歸----正則化、梯度與優化算法解析
下一篇
【DAY15】監督式學習：決策樹（Decision Trees）
系列文
30 天了解 AI & Data：入門到實作 共 17 篇
  1. 13
    【DAY13 】監督式學習：用 Python 實作邏輯迴歸----正則化、梯度與優化算法解析
  2. 14
    【DAY14】監督式學習：支持向量機（SVM）與最佳邊界
  3. 15
    【DAY15】監督式學習：決策樹（Decision Trees）
  4. 16
    【DAY16】監督式學習：隨機森林 (Random forest)
  5. 17
    【DAY17】機器學習:集成學習（Ensemble Learning）
完整目錄
圖片
  熱門推薦
圖片
{{ item.channelVendor }} | {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言
iThome鐵人賽
參賽組數
902 組
團體組數
37 組
累計文章數
19834 篇
完賽人數
528 人
iT+看影片追技術 看影片追技術 看更多
熱門tag
15th鐵人賽 16th鐵人賽 13th鐵人賽 14th鐵人賽 17th鐵人賽 12th鐵人賽 11th鐵人賽 鐵人賽 2019鐵人賽 javascript 2018鐵人賽 python 2017鐵人賽 windows php c# linux windows server css react
熱門問題
熱門回答
熱門文章
IT邦幫忙