线性可分和线性不可分是机器学习中用来描述数据集特性的重要概念，尤其是在分类任务中。这两个概念帮助确定是否可以使用线性分类器（如线性支持向量机、线性回归等）进行有效分类。 线性可分（Linearly Separable） 定义： 数据集被称为线性可分，如果可以用一个线性决策边界将不同类别的数据完全分开。这种边界可以是二维空间中的直线、三维空间中的平面，或更高维空间中的超平面。 特征： 决策

东莞横沥注塑还可分注塑成型模压法和压铸法 1.注塑注塑 注塑一种工业产品生产造型的方法。产品通常使用橡胶注塑和塑料注塑。注塑还可分注塑成型模压法和压铸法。注射成型机(简称注射机或注塑机)是将热塑性塑料或热固性料利用塑料成型模具制成各种形状的塑料制品的主要成型设备。 2.吹塑成型 吹塑也称中空吹塑，是一种发展迅速的塑料加工方法。热塑性树脂经挤出或注射成型得到的管状塑料型坯，趁热（或加热到软化

支持向量机其实和感知机的模型思想挺相似的，都是找出一个分离超平面对数据进行二分类。它是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，这个间隔最大化使它区别于感知机；感知机通过迭代算法找出的分离超平面可以是不唯一的，但是支持向量机由于有最大化间隔的限制，即所有的支持向量点到分离超平面的距离之和是最大的，所以它的分离超平面是唯一的；实际上支持向量机还有核技巧，即数据本来是非线性可分的，但是通

文章目录 0 前言1 完全线性可分支持向量机1.1 模型的数学形式1.2 模型的评价策略1.3 模型的优化方法 2 近似线性可分支持向量机2.1 支持向量2.2 合页损失函数 3 非线性可分的支持向量机3.1 非线性分类问题3.2 核函数的定义3.3 核技巧在支持向量机中的应用3.4 正定核3.5 常见核函数3.6 非线性支持向量分类机3.7 序列最小最优化算法 0 前言

* * *  The Machine Learning Noting Series  * * * 导航 1. 概述：支持向量分类 2. 原理：完全线性可分下的支持向量分类 3. 求解：参数的拉格朗日乘数法求解 4. 预测：支持向量分类的预测 5. 应用：python实例与代码 1. 概述：支持向量分类         支持向量机（Support Vector Machine,

基于硬区域加权损失的可分卷积神经网络的头颈CT高危器官自动分割 Automatic Segmentation of Organs-at-Risk from Head-and-Neck CT using Separable Convolutional Neural Network with Hard-Region-Weighted Loss 摘要 目的：从不确定的头颈部HAN CT图像中准