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
支持向量机，作为传统机器学习的一个非常重要的分类算法，它是一种通用的前馈网络类型，最早是由Vladimir N.Vapnik 和 Alexey Ya.Chervonenkis在1963年提出，目前的版本是Corinna Cortes 和 Vapnik在19
支持向量机是一种可用于分类和回归的监督机器学习算法。SVM更常用于分类问题，因此，这就是我们在本文中关注的内容。在该算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点，每个特性的值是一个特定坐标的值。然后，我们通过寻找最优超平面来进行分类，从而很好地区分这两
介绍我猜现在你已经了解了线性回归和逻辑回归算法。如果没有，我建议您在继续支持向量机之前先看看它们。支持向量机是每个机器学习专家都应该拥有的另一个简单算法。支持向量机由于具有较高的精度和较低的计算能力而受到许多人的青睐。支持向量机，简称SVM，可用于回归和分
一． SMO算法基础支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。分隔超平面是将数据集分开来的决策边界。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。我们希望找到离分隔超平面最近的
引言就目前学习过的机器学习算法中，支持向量机应该是最复杂和最难上手的的了，其间涉及多种数学变换、巧合的拼凑，刚开始接触SVM可能一脸懵*，接触地多了慢慢会对SVM的思想有一个概括的认识，但如果不从假设到结论一步步推到，估计也很难将SVM讲的清楚，本文尝试从
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