支持向量机 (SVM)分类器原理分析与基本应用
转自：穆晨 阅读目录 前言 预备术语 算法原理 如何计算最优超平面 使用SMO - 高效优化算法求解 α 值 非线性可分情况的大致解决思路 小结 回到顶部 前言 支持向量机，也即SVM，号称分类算法 ...
原文：支持向量机 (SVM)分类器原理分析与基本应用
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 . 分割超平面：就是决策边界 . 间隔：样本点到分割超平面的距离 . 支持向量：离分割超平面距离最近的样本点 算法原理 在前一篇文章 逻辑回归中， ...
2014-12-31 15:31 0 2300 推荐指数：
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第八篇：支持向量机 (SVM)分类器原理分析与基本应用
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