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 　　　　在前四篇里面我們講到了SVM ...

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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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拉格朗日乘子法 - KKT條件 - 對偶問題 支持向量機 (一)： 線性可分類 svm 支持向量機 (二)： 軟間隔 svm 與 核函數 支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量回歸 優化方法 一、SMO算法 回顧 支持向量機 (二) 中 \((1.7)\) 式 ...