SVM支持向量機原理
（一）SVM的簡介 支持向量機(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik於1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優勢，並能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中[10]。 支持向量機方法是建立在統計學習理論的VC 維 ...
原文：支持向量機原理
支持向量機概念 線性分類器 首先介紹一下線性分類器的概念，C 和C 是要區分的兩個類別，在二維平面中它們的樣本如上圖所示。中間的直線就是一個分類函數，它可以將兩類樣本完全分開。一般的，如果一個線性函數能夠將樣本完全正確的分開，就稱這些數據是線性可分的，否則稱為非線性可分的。 線性函數是關於自變量的一次函數，在一維空間里就是一個點，在二維空間里就是一條直線，三維空間里就是一個平面，如果不關注空間的維 ...
2016-03-28 14:59 0 1898 推薦指數：
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