一、支持向量机 （SVM）算法的原理 　　支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超 ...

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 ...

1.文件中数据格式 label index1:value1 index2:value2 ... Label在分类中表示类别标识，在预测中表示对应的目标值 Index表示特征的序号，一般从1 ...

,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 ...

机器学习是由 模型 + 策略 + 算法 构成的，构建一种机器学习方法 (例如，支持向量机)，就是具体去确定这三个要素。 1 支持向量机 支持向量机，简称 SVM (Support Vector Machine)，是一种二分分类模型。 1) 模型 (model) 定义 ...

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 ...

支持向量机模型(SVM)是一个二分类模型，基本思想是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面，其学习策略便是间隔最大化，最终化为一个凸二次规划问题的求解。 SVM可分为线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机。 算法推导 1. 线性可分支持向量机 引入函数 ...

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 ...