本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。在学习核函数的时候，我一直有几个很好奇的问题。Why 为什么线性可分很重要?Why 为什么低维数据升级到高维数据之后，
支持向量机 是建立在统计学习理论的 VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以期获得最好的泛化能力。支持向量机的基本思想，简单地说，是通过某种事先选择的非线性映射，将输入向量映射到一个高维特征空
上期文章我们分享了如何获取人脸数据以及保存人脸数据，有了上次搜集的人脸数据集，我们就可以对人脸的数据进行神经网络的训练，本期的神经网络基于SVM支持向量机算法，由于SVM算法可以使用小数据集进行神经网络的训练，我们本期基于SVM下的SVC分类器算法来训练神
当我们在已知参数的情况下，如何用带有核函数的支持向量机去训练假设函数呢?我们最小化下面这个函数的时候，就可以得到参数向量：。现在还有两个系数没有选择，C 和 σ^2 。现在我们用数据实际观察一下 C 对 SVM 的影响。特征 f 变化激烈，因此表现为高方差
让我们来考虑这样一个问题，现在给定一个数据集，让你划分出决策边界，该怎么办呢?数据集中正样本为「叉」，负样本为「圈」，如下图：。第一反应就是用一个高阶多项式去构造一个假设函数，当假设函数大于等于零时，我们就可以认为它为正样本，否则为负样本，类似下面这种形式
SVM算法是有监督的数据挖掘算法，是一种二分类算法, 在非线性分类方面有明显优势；选择一个svm实现lib或软件，将准备好的这些向量和label带入训练，调整参数得到效果满足要求的模型。
本来Cuda用的挺好，为了Apple，放弃Cuda，改投OpenCl。好不容易OpenCl也算熟悉了，WWDC2018又宣布了Metal2，建议大家放弃OpenCl，使用Metal Performance Shaders。Apple是一个富有“革命性”创新
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