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Formel 5-11: Vorhersagen mit einer Kernel-SVM treffen

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Weil α(i) ≠ 0 nur für die Stützvektoren gilt, muss für Vorhersagen das Skalarprodukt zwischen dem neuen Eingabevektor x(n) und den Stützvektoren anstatt mit sämtlichen Trainingsdatenpunkten berechnet werden. Natürlich müssen Sie auch hier den Bias-Term mit dem gleichen Trick berechnen (Formel 5-12).

Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

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