轉自：穆晨 閱讀目錄 前言 預備術語 算法原理 如何計算最優超平面 使用SMO - 高效優化算法求解 α 值 非線性可分情況的大致解決思路 小結 回到頂部 前言 支持向量機，也即SVM，號稱分類算法 ...

前言 　　支持向量機，也即SVM，號稱分類算法，甚至機器學習界老大哥。其理論優美，發展相對完善，是非常受到推崇的算法。 　　本文將講解的SVM基於一種最流行的實現 - 序列最小優化，也即SMO。 　　另外還將講解將SVM擴展到非線性可分的數據集上的大致方法。 預備術語 　　1. 分割超 ...

前言 本文講解如何使用R語言中e1071包中的SVM函數進行分類操作，並以一個關於鳶尾花分類的實例演示具體分類步驟。 分析總體流程 1. 載入並了解數據集；2. 對數據集進行訓練並生成模型；3. 在此模型之上調用測試數據集進行分類測試；4. 查看分類結果；5. 進行各種參數 ...

分類分析--支持向量機 支持向量機（SVM）是一類可用於分類和回歸的有監督機器學習模型。其流行歸功於兩個方面：一方面，他們可輸出較准確的預測結果；另一方面，模型基於較優雅的數學理論。 SVM旨在在多維空間中找到一個能將全部樣本單元分成兩類的最優平面，這一平面應使兩類中距離最近的點的間距 ...

（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 ...

SVM -支持向量機原理與實踐之實踐篇 前言 最近太忙，這幾天還是抽空完成實踐篇，畢竟所有理論都是為實踐服務的，上一篇花了很大篇幅從小白的角度詳細的分析了SVM支持向量積的原理，當然還有很多內容沒有涉及到，例如支持向量回歸，不敏感損失函數等內容，但是也不妨礙我們用支持向量機去實現 ...

公號：碼農充電站pro 主頁：https://codeshellme.github.io 本篇來介紹SVM 算法，它的英文全稱是 Support Vector Machine，中文翻譯為支持向量機。 之所以叫作支持向量機，是因為該算法最終訓練出來的模型，由一些支持向量決定。所謂的支持 ...

SVM（Support Vector Machine）支持向量機是建立於統計學習理論上的一種二類分類算法，適合處理具備高維特征的數據集。它對數據的分類有兩種模式，一種是線性可分割，另一種是線性不可分割（即非線性分割）。SVM思想是：通過某種 核函數，將數據在高維空間里 尋找一個最優超平面 ...