。 一、基于最大间隔分隔数据 1.1支持向量与超平面 在了解svm算法之前，我们首先需要了解一下 ...

大纲 简介 支持向量机（support vector machines）是一个二分类的分类模型（或者叫做分类器）。如图： 它分类的思想是，给定给一个包含正例和反例的样本集合，svm的目的是寻找一个超平面来对样本根据正例和反例进行分割。 各种资料对它评价甚高 ...

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用。 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法，可用于分类、回归等任务，在传统的机器学习任务中，通过人工构造、选择特征，然后使用支持向量机作为训练器，可以得到一个效果很好的base-line训练器。 支持向量机具有如下的优缺点， 优点 ...

前言 有些算法书写的很白痴，或者翻译的很白痴。我一直认为算法本身并不是不容易理解的，只不过学究们总是喜欢用象牙塔的语言来表述那些让人匪夷所思般的概念。如果按照软件互联网化的发展思路来说，这是软件设计的初始阶段，不会考虑用户体验问题。就好像写论文一定不能口语化一样，感觉这是很愚蠢的事情，能把一个 ...

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迅速发展和完善，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题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.从此迅速的发展起来，已经在许多领域(生物信息学，文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效，例如（SVM在预测地下水涌水量问题 ...

关键字(keywords)：SVM 支持向量机 SMO算法 实现 机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的，能够先看一下入门的视频，对帮助理解非常实用的，然后再深入一点能够看看这几篇入门文章，作者写得挺具体，看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了，再然后买 ...

1、简述 本文基于Python的sklearn库，在pycharm下实现SVM算法。 skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示： 　　逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression 　　朴素贝叶斯：from ...