支持向量机SVM
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 ...
原文：以图像分割为例浅谈支持向量机(SVM)
. 什么是支持向量机 在机器学习中，分类问题是一种非常常见也非常重要的问题。常见的分类方法有决策树 聚类方法 贝叶斯分类等等。举一个常见的分类的例子。如下图 所示，在平面直角坐标系中，有一些点，已知这些点可以分为两类，现在让你将它们分类。 图 显然我们可以发现所有的点一类位于左下角，一类位于右上角。所以我们可以很自然将它们分为两类，如图 所示:红色的点代表一类，蓝色的点代表一类。 图 现在如果让 ...
2017-07-23 08:50 0 1681 推荐指数：
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