University · Artificial Intelligence · Machine Learning Foundations
Support Vector Machines and Kernel Methods
4 Abschnitte
Maximum-margin classification, the dual formulation, support vectors, soft-margin SVMs with slack variables, the kernel trick, RBF/polynomial/string kernels, SVMs for regression (SVR), and practical considerations for kernel selection and hyperparameter tuning.
Inhaltsübersicht
- Maximum-Margin Classification and the Hard-Margin SVM
- Soft-Margin SVMs and the Kernel Trick
- Support Vector Regression and Practical Kernel Selection
- Theoretical Foundations and Connections to Other Models
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