支持向量机原理（一）线性支持向量机 支持向量机原理（二）线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理（三）线性不可分支持向量机与核函数 　SVM压制了神经网络好多年，如果不考虑集成学习算法，不考虑特定的训练集，在分类算法中SVM表现排第一。 　　SVM是一个二元分类算法 ...

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 　　　　支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 　　　　支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 　　　　支持向量机原理(四)SMO算法原理 　　　　支持向量机原理(五)线性支持回归 　　　　在前四篇里面 ...

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支持向量机概念 线性分类器 首先介绍一下线性分类器的概念，C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中它们的样本如上图所示。中间的直线就是一个分类函数，它可以将两类样本完全分开。一般的，如果一个线性函数能够将样本完全正确的分开，就称这些数据是线性可分的，否则称为非线性可分的。 线性函数 ...

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（一）SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维 ...

非线性支持向量机SVM 对于线性不可分的数据集， 我们引入了核(参考：核方法·核技巧·核函数) ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1612966/201911/1612966-20191117095716569-1550628811.png ...