1.1 SVM 概念 支持向量机SVM是一种原创性（非组合）的具有明显直观几何意义的分类算法，具有较高的准确率。源于Vapnik和Chervonenkis关于统计学习的早期工作（1971年），第一篇有关论文由Boser、Guyon、Vapnik发表在1992年。思想直观，但细节异常复杂，内容涉及凸分 ...
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2016-11-07 01:00:56
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%% 【Input】：s_train(输入样本数据，行数为样本数，列为维数)；s_group(训练样本类别)；s_sample(待判别数据)%% 【Output】:Cla(预测类别) function Cla = fun_panbie(s_train,s_group,s_sample,index ) ...
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2016-11-04 01:55:12
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学习支持向量机SVM时，拉格朗日对偶、Slater条件、KKT条件等一大堆概念席卷而来，让没系统学习过凸优化的笔者一头雾水，估计不少人都是这样吧。 为什么要引入一堆系数把约束条件与目标函数组合到一起？...
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2016-11-01 11:38:50
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基本公式推导理论部分：SVM涉及的理论知识太多太繁杂了，大家直接看：
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） http://blog.csdn.net/v_july_v/article/det...
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2016-10-22 12:24:45
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大概用了一个月，Andrew Ng老师的机器学习视频断断续续看完了，以下是个人学习笔记，入门级别，权当总结。笔记难免有遗漏和误解，欢迎讨论。 鸣谢：中国海洋大学黄海广博士提供课程视频和个人笔记，在此深表感谢！ ...
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2016-10-07 13:57:43
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SVM(Support Vector Machine)有监督的机器学习方法，可以做分类也可以做回归。有好几个模型，SVM基本，SVM对偶型，软间隔SVM，核方法，前两个有理论价值，后两个有实践价值。下图来自龙老师整理课件。 基本概念 线性SVM，线性可分的分类问题场景下的SVM。硬间隔。 线性不可分 ...
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2016-10-01 22:03:39
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转载，http://blog.csdn.net/gamer_gyt 目录(?)[+] 目录(?)[+] 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误，请大家指正 转载请注明出处，谢谢 机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础 关于SVM一 ...
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2016-09-08 14:35:41
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第一层、了解SVM 1.0、什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM，便得从分类说起。 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法(至于具体什么是监督学习与非监督学习，请参见此系列Machine L&D ...
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2016-09-04 17:35:57
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#1，概念 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转 ...
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2016-07-20 09:02:02
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