支持向量機(Support Vector Machine)-----SVM（轉，有修改）
SVM（一）線性分類器 線性分類器(一定意義上,也可以叫做感知機) 是最簡單也很有效的分類器形式.在一個線性分類器中,可以看到SVM形成的思路,並接觸很多SVM的核心概念. 用一個二維空間里僅有兩類樣本的分類問題來舉個小例子。如圖所示： C1和C2是要區分的兩個類別，在二維平面中 ...
原文：支持向量機(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(轉)
此文轉自兩篇博文 有修改 序列最小優化算法 英語：Sequential minimal optimization, SMO 是一種用於解決支持向量機訓練過程中所產生優化問題的算法。SMO由微軟研究院的約翰 普萊特 John Platt 發明於 年，目前被廣泛使用於SVM的訓練過程中，並在通行的SVM庫libsvm中得到實現。 年，SMO算法發表在SVM研究領域內引起了轟動，因為先前可用的SVM訓練 ...
2012-07-17 12:49 1 23789 推薦指數：
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