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 ...

1 支持向量机（SVM）的基本概念   SVM是一种分类算法，其侧重于模式识别方面。使用SVM可以大大提高分类的准确性。   分类相当于模式识别的子集合，模式识别重点在于对已知数据进行特征发现与提取。   SVM重点在于解决线性可分的问题。但很多时候，实际的问题是线性不可分的。SVM的思想 ...

目录 Demo实践 支持向量机 软间隔 超平面 一、Demo实践 可以对照之前的逻辑回归模型的决策边界，我们可以发现两个决策边界是有一定差异的（可以对比两者在X,Y轴 上的截距），这说明这两个不同在相同数据集上找到的判别 ...

　　 　　 　　 　　 上图可见，该样本数据的样本类别区分度不好，选区的特征无法区分类别，遇到这种情况，通常要考虑增加样本特征，以提高类别区分度 　　 ...

支持向量机（SVM）是另一类的学习系统，其众多的优点使得他成为最流行的算法之一。其不仅有扎实的理论基础，而且在许多应用领域比大多数其他算法更准确。 1、线性支持向量机：可分情况 根据公式(1)<w.x>+b=0，我们知道，w定义了垂直于超平面的方向 ，如上图，w被成为 ...

支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类 ...

支持向量机分类原理概述 支持向量机（SVMs）是一组相关的监督学习方法，用于分析数据和识别模式，用于分类和回归分析。 最初的SVM算法是由弗拉基米尔。弗尼克发明的，目前的标准化身（软利润）是由科琳娜科尔特斯和弗拉迪米尔。瓦尼克提出的。 支持向量机在高或无限维度空间中构造超平面或超平面，可用 ...

SparkMLlib分类算法之逻辑回归算法 （一），逻辑回归算法的概念（参考网址：http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836） 　　　　逻辑回归与线性回归类似，但它不属于回归分析家族（主要为二分类），而属于分类家族 ...