线性可分支持向量机--SVM（1）
线性可分支持向量机--SVM （1） 给定线性可分的数据集 假设输入空间(特征向量)为，输出空间为。 输入 表示实例的特征向量，对应于输入空间的点； 输出 表示示例的类别。 线性可分支持向量机的定义： 通过间隔最大化或者等价的求出相应的凸二次规划问题得到的分离超平面 以及决策函数 ...
原文：SVM清晰讲解——线性可分问题
转载作者：liangdas 引言： 年Cortes和Vapnik于首先提出了支持向量机 Support Vector Machine ，由于其能够适应小样本的分类，分类速度快等特点，性能不差于人工神经网络，所以在这之后，人们将SVM应用于各个领域。大量使用SVM模型的论文不断涌现，包括国内和国外。 但是，直到现在，很少能见到一个能对SVM的原理准确，详细，通俗，严谨阐述的论文或者资料，所以决定查阅 ...
2018-04-27 17:05 2 4568 推荐指数：
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