本栏目内容来源于Andrew
NG老师讲解的SVM部分，包括SVM的优化目标、最大判定边界、核函数、SVM使用方法、多分类问题等，Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml大家对于支持向量机（SVM）可能会比较熟悉，是个强大且流行...
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2014-05-12 12:42:21
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在之前为了寻找最有分类器，我们提出了如下优化问题：
在这里我们可以把约束条件改写成如下：
首先我们看下面的图示：
很显然我们可以看出实线是最大间隔超平面，假设×号的是正例，圆圈的是负例。在虚线上的点和在实线上面的两个一共这三个点称作支持向量。现在我们结合KKT条件分析下这个图。
我们从式子和式子可以看出如果那么，
这个也就说明时，w处于可行域的边界上，这时才是起作用的约束...
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2014-05-09 02:33:02
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简介：
1、在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题。这个最优化问题被称作原问题。我们不会直接解它，而是把它转化为对偶问题进行解决。
2、为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻找最优点。即拉格朗日函数，再通过这个函数...
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2014-05-07 22:40:35
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SVM支持向量机的SMO方法实现
操作简便，效果直观，功能单一。
有助于理解SMO过程，以及惩罚因子对分类的影响。...
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2014-05-05 13:03:41
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1.背景
支持向量机SVM（support vector machines）。SVM是一种二值分类器，是近些年比较流行的一种分类算法。
本文，首先要介绍一些基本的知识概念，在下一章将对SVM进行简单地代码实现。
2.基本概念
（1）线性可分...
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编程语言 时间：
2014-05-01 17:48:01
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374
翻译自OpenCV官网，支持向量机非线性分割原理介绍，仅供学习参考~~...
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2014-04-29 13:24:22
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323
