Будем исследовать подкапотное пространство метода опорных векторов (SVM). Рассмотрим сначала игрушечный пример данных. Двумерное пространство, бинарная классификация. Определим функцию потери, найдем частные производные, начертим график. А потом проверим качество модели на датасете титаника. Конечно, делать такое на практике нет смысла. Но смысл и не в этом. А в том, чтобы полностью понять механизм работы.
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
hayko406/SVC_manual_implementation
Folders and files
| Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
|---|---|---|---|---|
Repository files navigation
About
Let's train SVC without sklearn
Resources
Stars
Watchers
Forks
Releases
No releases published
Packages 0
No packages published