一、支持向量機（SVM） 支持向量機，是用於解決分類問題。為什么叫做支持向量機，后面的內容再做解釋，這里先跳過。 在之前《邏輯回歸》的文章中，我們討論過，對於分類問題的解決，就是要找出一條能將數據划分開的邊界。 對於不同的算法，其定義的邊界可能是不同的，對於SVM算法，是如何定義其邊界 ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中，線性回歸實際上是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸 今天我們這里要講第一個有監督學習算法，他可以用於一個回歸任務，這個算法叫做 線性回歸 房價預測 假設存在如下 m 組房價數據： 面積(m^2) 價格(萬元) 82.35 ...

支持向量機—SVM原理代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p ...

機器學習算法及代碼實現–支持向量機 1、支持向量機 SVM希望通過N-1維的分隔超平面線性分開N維的數據，距離分隔超平面最近的點被叫做支持向量，我們利用SMO（SVM實現方法之一）最大化支持向量到分隔面的距離，這樣當新樣本點進來時，其被分類正確的概率也就更大。我們計算樣本點到分隔超 ...

五、SVM求解實例 　　上面其實已經得出最終的表達式了，下面我們會根據一些具體的點來求解α的值。數據：3個點，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，負例X3(1,1) 如下圖所示 　　　 ...

一、問題引入 　　支持向量機(SVM，Support Vector Machine)在2012年前還是很牛逼的，但是在12年之后神經網絡更牛逼些，但是由於應用場景以及應用算法的不同，我們還是很有必要了解SVM的，而且在面試的過程中SVM一般都會問到。支持向量機是一個非常經典且高效的分類模型 ...

函數的推理及常用的核函數有哪些；第四部分是支持向量機的應用，按照機器學習實戰的代碼詳細解讀。 機器學 ...