(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 强烈推荐阅读（http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html） 支持向量机SVM（support vector mach ...
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2016-04-02 08:25:19
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本文原始文章见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812，本文添加了一些自己的理解
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Ve...
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2016-03-28 00:22:37
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本文档尝试解答如下问题: 支持向量机 (SVM) 是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。 换句话说，给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。 如何来界定一个超平面是不是最优的呢? 考虑如下问题： Note 在这
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2016-03-18 16:03:38
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转自http://blog.csdn.net/lvhao92/article/details/50817110 怀着复杂的心情诉说着SVM。以一个别处听到的故事为开场白，源自Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year
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2016-03-10 10:39:17
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我是搬运工：http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111353 支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文 章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for
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2016-03-07 22:05:34
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在机器学习领域，SVM是一个与学习算法关联的监督式学习模型，这些学习算法可以分析用来做分类和回归的数据。给定一个训练样本集，每个都被标记为两类中的一类，一个SVM训练算法构建一个模型，该模型能够将新的数据分到一个类中，使它成为一个非概率的二类线性分类器。一个SVM模型是样本点在空间的一种表示，（被映...
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2016-01-25 21:22:11
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原文地址：http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50480518 上一篇教程中我们介绍了如何使用OpenCv封装的FaceRecognizer类实现简单的人脸性别识别，这里我们为大家提供另外一种基本的性别识别手段——支持向量机（SVM）。 ....
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2016-01-10 18:24:46
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上一篇教程中我们介绍了如何使用OpenCv封装的FaceRecognizer类实现简单的人脸性别识别，这里我们为大家提供另外一种基本的性别识别手段——支持向量机（SVM）。
支持向量机在解决二分类问题方面有着强大的威力（当然也可以解决多分类问题），性别识别是典型的二分类模式识别问题，因此很适合用SVM进行处理，同时OpenCv又对SVM进行了很好的封装，调用非常方便，因此我们在这个性别识...
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2016-01-08 10:30:05
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原文： http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularizatio...
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2015-12-07 15:41:05
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在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。该包中最重要的一个函数就是用来建立支持向量机模型的svm()函数。我们将结合后面的例子来演示它的用法。...
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2015-11-17 13:04:29
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