先放上促使我写记录的一句话
发现凡是我们人类能解决的问题,大都是巧得不能再巧,特殊得不能再特殊的问题,总是恰好有些能投机取巧的地方才能解决,由此感到人类的渺小
(今天认真看了一下集创赛的可能方案,发现其实总体方案是很简单的,但是要做到创新不容易,还有很长的路要走哇。。)
Day1 SVM学习
因此由上面的例子中也可以看出,硬间隔的分类法其结果容易受少数点的控制,这是很危险的(尽管有句话说真理总是掌握在少数人手中,但那不过是那一小撮人聊以自慰的词句罢了,咱还是得民主)。
- 简单说来,支持向量机就是使用了核函数的软间隔线性分类法。
Day2 SVM学习
- 从二分类到多类分类:DAG SVM(相当于决策树)
- 优化方法:根节点的选取→树的建立(相似度排序 or 置信度(也许可以建立评价模型?)
- 错误积累