SVM支撑向量机原理
转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 目录(?)[-] 支持向量机通俗导论理解SVM的三层境界 前言 第一层了解SVM 1分类标准的起源Logistic回归 ...
原文：SVM(四） 支撑向量机，二次规划问题
SMO优化算法 Sequential minimal optimization SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在 年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的 Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training S ...
2012-05-11 14:27 2 8023 推荐指数：
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二次规划问题
解决最优化问题 ："> +b) \geq 1"> 稍微对它做一下改动 ...
支持向量机SVM
关于 SVM 的博客目录链接，其中前1,2 两篇为约束优化的基础，3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模与求解， 6 是从经验风险最小化的方式去考虑 SVM。 1. 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件拉 2. 格朗日对偶 3. 支持向量机SVM 4. SVM 核方法 ...
等式约束的二次规划问题
等式约束的二次规划问题一般形式是 其中 应用直接消去法求解：将A分块，使其包含一个m×m非奇异矩阵AB，x，g做对应的分块 带入到等式约束条件中，可解得xB，再带入q(x)，于是二次规划问题转化为无约束规划问题 这个二次规划问题有解析解 广义消去法是消去法 ...
支持向量机（SVM）
断断续续看了好多天，赶紧补上坑。 感谢july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比较正规的SMO C++ 模板代码。~LINK~ 1995年提出的支持向量机（SVM）模型，是浅层学习中较新 ...
SVM支持向量机
,RBF). 1.SVM支持向量机的核函数 在SVM算法中,训练模型的过程实际上是对每个数据点对于 ...
SVM 支持向量机
支持向量机就是使用了核函数的软间隔线性分类法，SVM可用于分类、回归和异常值检测（聚类）任务。“机”在机器学习领域通常是指算法,支持向量是指能够影响决策的变量。 示意图如下（绿线为分类平面，红色和蓝色的点为支持向量）： SVM原理 由逻辑回归引入[1] 逻辑回归是从特征中学 ...
SVM（支持向量机）
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