SVM lineari
Ciao a tutti, qualcuno mi saprebbe consigliare qualche articolo/dispensa/libro in italiano in cui si costruisce la standard SVM con kernel lineare? COmpleta di relativa spiegazione geometrica. Non riesco a trovare nulla di buono, quasi tutti gli articoli che trovano trattano sommariamente la definizione del problema e poi schiaffano dentro la funzione da minimizzare
Risposte
Scusa il ritardo...
Io ti consiglierei questa dispensa e relativa errata corrige (LINK1, errata corrige). Sono del prof. Sciandrone dell'università di Firenze. Io ci studiai, a suo tempo, e le trovai fatte molto bene.
Ovviamente non ci sono solo le SVM con kernel lineare ma si parte sempre da quelle.
PS: Se vuoi capire un po' più la base di partenza delle SVM dovresti leggerti qualcosa sulla "Statistical Learning Theory" di Vapnik (ovviamente in inglese).
PPS: Comunque cerchi un articolo in italiano (al max trovi qualche dispensa), approfondito ma che, allo stesso tempo, ti mostri il tutto a partire dalla situazione geometrica. Forse dovresti rilassare qualche vincolo!
Io ti consiglierei questa dispensa e relativa errata corrige (LINK1, errata corrige). Sono del prof. Sciandrone dell'università di Firenze. Io ci studiai, a suo tempo, e le trovai fatte molto bene.
Ovviamente non ci sono solo le SVM con kernel lineare ma si parte sempre da quelle.
PS: Se vuoi capire un po' più la base di partenza delle SVM dovresti leggerti qualcosa sulla "Statistical Learning Theory" di Vapnik (ovviamente in inglese).
PPS: Comunque cerchi un articolo in italiano (al max trovi qualche dispensa), approfondito ma che, allo stesso tempo, ti mostri il tutto a partire dalla situazione geometrica. Forse dovresti rilassare qualche vincolo!
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