前面一节讲过，Vladimir Vapnik的出现，在神经网络的发展过程中起到了很关键的作用，而这种所谓的作用就是挑战。Vladimir Vapnik到底提出了什么理论能有这么大的影响呢？大家都非常熟悉的分类方法：支持向量机（SVM）Vladimir Vapnik 支持向量机（SVM） Vapnik ...
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2016-05-22 19:58:38
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七月算法-12月机器学习在线班--第十二次课笔记—支持向量机（SVM） 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 复习的内容： 对偶问题 KKT条件 SVM 1.1三类数据类型 线性可分支持向量机 线性支持向量机 非线性支持向量机 1... ...
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2016-05-13 14:39:09
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支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。...
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2016-05-13 03:23:11
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支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。继续阅读本文，你将学习到支持向量机如何工作，以及如何利用R语言实现支持向量机。...
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2016-05-12 18:26:10
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支持向量机SVM
支持向量机（support vector machine，SVM）是由Cortes和Vapnik在1995年提出的，由于其在文本分类和高维数据中强大的性能，很快就成为机器学习的主流技术，并直接掀起了“统计学习”在2000年前后的高潮，是迄今为止使用的最广的学习算法。
本篇将要简要的介绍一下SVM，如有错误请批评指正，共同学习。本文主要分为以下几个部分：
SV...
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2016-05-12 12:45:35
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支持向量机SVM 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（参考文档见韩家炜书9.10节）思想直观，但细节异常复杂，内容涉及凸 ...
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2016-04-23 21:04:34
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分类：分类的意义 传统意义下的分类：生物物种预测：天气预报决策：yes or no分类的传统模型分类（判别分析）与聚类有什么差别？有监督学习，无监督学习，半监督学习 常见分类模型与算法 线性判别法距离判别法贝叶斯分类器决策树支持向量机(SVM)神经网络 文本挖掘典型场景 网页自动分类垃圾邮件判断评论 ...
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2016-04-23 18:12:03
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主要内容 一：SVM简介 二：线性分类 三：分类间隔 四：核函数 五：松弛变量 SVM简介 支持向量机（support vector Machine）是由Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学 ...
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2016-04-21 01:17:05
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支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning)，一般用于二类问题（binary classification）的模式识别应用中。 支持向量机的最大特点是既能够最小化经验损失（也叫做经验风险、或者经验误差） ...
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2016-04-20 01:54:19
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很久之前就学了SVM，总觉得不就是找到中间那条线嘛，但有些地方模棱两可，真正编程的时候又是一团浆糊，参数随意试验，毫无章法。既然又重新学到了这一章节，那就要把之前没有搞懂的地方都整明白，再也不要做无用功了~算法很简单，如果学不会，只是因为懒~写下这段话，只为提醒自己
以下使用到的图片来自上海交大杨旸老师的课件，网址如下：http://bcmi.sjtu.edu.cn/~yangyang/...
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2016-04-07 13:39:01
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