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 ...

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 　　1. 分割超 ...

前言 本文讲解如何使用R语言中e1071包中的SVM函数进行分类操作，并以一个关于鸢尾花分类的实例演示具体分类步骤。 分析总体流程 1. 载入并了解数据集；2. 对数据集进行训练并生成模型；3. 在此模型之上调用测试数据集进行分类测试；4. 查看分类结果；5. 进行各种参数 ...

分类分析--支持向量机 支持向量机（SVM）是一类可用于分类和回归的有监督机器学习模型。其流行归功于两个方面：一方面，他们可输出较准确的预测结果；另一方面，模型基于较优雅的数学理论。 SVM旨在在多维空间中找到一个能将全部样本单元分成两类的最优平面，这一平面应使两类中距离最近的点的间距 ...

（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 ...

SVM -支持向量机原理与实践之实践篇 前言 最近太忙，这几天还是抽空完成实践篇，毕竟所有理论都是为实践服务的，上一篇花了很大篇幅从小白的角度详细的分析了SVM支持向量积的原理，当然还有很多内容没有涉及到，例如支持向量回归，不敏感损失函数等内容，但是也不妨碍我们用支持向量机去实现 ...

公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 本篇来介绍SVM 算法，它的英文全称是 Support Vector Machine，中文翻译为支持向量机。 之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持 ...

SVM（Support Vector Machine）支持向量机是建立于统计学习理论上的一种二类分类算法，适合处理具备高维特征的数据集。它对数据的分类有两种模式，一种是线性可分割，另一种是线性不可分割（即非线性分割）。SVM思想是：通过某种 核函数，将数据在高维空间里 寻找一个最优超平面 ...