本文适合于对SVM基本概念有一点了解的童鞋。 SVM基本概念： 最大边缘平面——基本原理：结构风险最小化 分类器的泛化误差 支持向量 问题描述： 请对一下数据，利用svm对其进行分类。 最终任务： 找到最优超平面 图1 看到这张...
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2015-01-23 17:57:17
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http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine摘要：支持向量机（SVM）已经成为一种非常受欢迎的算法。本文主要阐述了SVM是如何进行工作的，同时也给出了使用Python Scikits库的几个示例。SVM作为...
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2015-01-06 21:18:24
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背景 支持向量机（SVM）背后的数学知识比较复杂，之前尝试过在网上搜索一些资料自学，但是效果不佳。所以，在我的数据挖掘工具箱中，一直不会使用SVM这个利器。最近，台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理，所以机会难得，一定要好好把握这次机会，将SVM背后的原理...
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2015-01-02 22:25:56
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前言 支持向量机，也即SVM，号称分类算法，甚至机器学习界老大哥。其理论优美，发展相对完善，是非常受到推崇的算法。 本文将讲解的SVM基于一种最流行的实现 - 序列最小优化，也即SMO。 另外还将讲解将SVM扩展到非线性可分的数据集上的大致方法。预备术语 1. 分割超平面：就是决策边界 2...
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2014-12-31 16:11:28
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SVM不错的学习资料： 百度网盘链接: http://pan.baidu.com/s/1hqw0Rnm 密码: asec blog：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 以上的资料，已经对svm解释（包括各个概念）的比较详细了。...
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2014-12-13 17:46:38
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转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html作者：Jasper出自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/（一）SVM的八股简介支持向量机(Support Vector Mac...
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2014-12-03 21:07:20
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作者：咕唧咕唧liukun321来自：http://blog.csdn.net/liukun321先来看一下什么是SVM(支持向量机) SVM是一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，同时还使用了一种称之为kernel trick（支持向量机的核函数）的技术进行数据的转换，然后再根据这些转换信息，在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面)。简单来说，就是做一些非常复杂的数据转换工作，...
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2014-11-28 08:46:50
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支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。所谓最优分类，就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开，而且两类之间的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（为0），而通过后面的讨论我们看到，使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小。推广到高维空间，最优分类线就成为最优分类面。 支持向...
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2014-11-20 20:17:37
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