支持向量機原理（一）線性支持向量機 支持向量機原理（二）線性支持向量機的軟間隔最大化模型 支持向量機原理（三）線性不可分支持向量機與核函數 　SVM壓制了神經網絡好多年，如果不考慮集成學習算法，不考慮特定的訓練集，在分類算法中SVM表現排第一。 　　SVM是一個二元分類算法 ...

支持向量機原理(一) 線性支持向量機 　　　　支持向量機原理(二) 線性支持向量機的軟間隔最大化模型 　　　　支持向量機原理(三)線性不可分支持向量機與核函數 　　　　支持向量機原理(四)SMO算法原理 　　　　支持向量機原理(五)線性支持回歸 　　　　在前四篇里面 ...

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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，C1和C2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 ...

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（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 ...

非線性支持向量機SVM 對於線性不可分的數據集， 我們引入了核(參考：核方法·核技巧·核函數) ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1612966/201911/1612966-20191117095716569-1550628811.png ...