SVM支持向量机原理
（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 ...
原文：支持向量机（SVM）原理阐述
支持向量机 Support Vector Machine, SVM 是一种二分类模型。给定训练集D x ,y , x ,y , ..., xm,ym ，分类学习的最基本的想法即是找到一个超平面S：，从而将训练集D的样本空间中不同类别的样本区分开。 SVM的模型，由简至繁地，包括：线性可分支持向量机 linear SVM in linearly separable case 线性支持向量机 line ...
2019-02-12 18:18 0 1124 推荐指数：
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断断续续看了好多天，赶紧补上坑。 感谢july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比较正规的SMO C++ 模板代码。~LINK~ 1995年提出的支持向量机（SVM）模型，是浅层学习中较新 ...
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