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（SVM）原理闡述
支持向量機 Support Vector Machine, SVM 是一種二分類模型。給定訓練集D x ,y , x ,y , ..., xm,ym ，分類學習的最基本的想法即是找到一個超平面S：，從而將訓練集D的樣本空間中不同類別的樣本區分開。 SVM的模型，由簡至繁地，包括：線性可分支持向量機 linear SVM in linearly separable case 線性支持向量機 line ...
2019-02-12 18:18 0 1124 推薦指數：
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斷斷續續看了好多天，趕緊補上坑。 感謝july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比較正規的SMO C++ 模板代碼。~LINK~ 1995年提出的支持向量機（SVM）模型，是淺層學習中較新 ...
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