支持向量机(Support Vector Machine)-----SVM（转，有修改）
SVM（一）线性分类器 线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机) 是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念. 用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。如图所示： C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中 ...
原文：支持向量机(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(转)
此文转自两篇博文 有修改 序列最小优化算法 英语：Sequential minimal optimization, SMO 是一种用于解决支持向量机训练过程中所产生优化问题的算法。SMO由微软研究院的约翰 普莱特 John Platt 发明于 年，目前被广泛使用于SVM的训练过程中，并在通行的SVM库libsvm中得到实现。 年，SMO算法发表在SVM研究领域内引起了轰动，因为先前可用的SVM训练 ...
2012-07-17 12:49 1 23789 推荐指数：
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