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 　　　　在前四篇里面我们讲到了SVM ...

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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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拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题 支持向量机 (一)： 线性可分类 svm 支持向量机 (二)： 软间隔 svm 与 核函数 支持向量机 (三)： 优化方法与支持向量回归 优化方法 一、SMO算法 回顾 支持向量机 (二) 中 \((1.7)\) 式 ...