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博客
- 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本...
- https://blog.csdn.net/liugan528/article/details/79448379
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博客
- 正是因为SVM关注的是VC维,后面我们可以看到,SVM解决问题的时候,和样本的维数是无关的(甚至样本是上万维的都可以,这使得SVM很适合用来解决文本分类的问题,当然,有...
- https://blog.csdn.net/DP323/article/details/80535863
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博客
- 从 SVM的那几张图可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器,即它只回答属于正类还是负类的问题。...
- https://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/50481803
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博客
- SVM,support vector machine,支持向量机,是机器学习中一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别,分类以及回归分析。 二、线性可分与超平面 分类问题,比如在一个二...
- https://blog.csdn.net/weiweixiao3/article/details/81874031
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博客
- 朋友,你通过各种不同的途经初次接触支持向量机(SVM)的时候,是不是会觉得这个东西耳熟能详,感觉大家都会,却...
- https://blog.csdn.net/b285795298/article/details/81977271
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博客
- SVM本身是一个二值分类器,SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时...
- https://blog.csdn.net/xfchen2/article/details/79621396
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博客
- 如果你要从零开始推导一个SVM,细致抠它全程的数学原理,我建议可以阅读此篇文章:Zhang Hao的《从零构建支持...
- https://blog.csdn.net/lyxleft/article/details/82880860
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博客
- SVM是一种监督式的二分类模型,它通过寻找最大间隔分类平面将正负类样本进行区分,对于线性不可分情况,通过核...
- https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/81117958
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博客
- 转载自: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 http://blog.csdn.net/gavin__zhou/...
- https://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/52965149
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博客
- 机器学习 - 支持向量机（SVM）总览SVM线性可分 SVM线性 SVM非线性 SVM序列最小最优化算法特点
SVM
线性可分 SVM
线性可分 SVM：硬间隔最大化
线性 SVM
线性 SVM：软间隔最大化
非线性 SVM
非线性 SVM：核技巧
序列最小最优化算法
Sequential Minimal Optimization（SMO）
特点
优点：
∙\bulle...
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作者：
weixin_37352167
日期：2019-01-01
https://blog.csdn.net/weixin_37352167/article/details/85535145 422次阅读
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博客
- SVM内容繁多，打算用五篇文章来记述。SVM之问题形式化描述给出SVM的问题描述与基本模型；SVM之对偶问题将SVM求解转换为对偶问题的求解；SVM之核函数描述了SVM引人核函数进行特征向高维映射的过程；SVM之解决线性不可分描述了SVM对线性不可分数据的处理方法；另外，写在SVM之前——凸优化与对偶问题本身与SVM无关，但涉及了SVM优化问题求解的基础，是SVM之对偶问题和SVM之解决线性不可分
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作者：
wuxiaosi808
日期：2017-09-02
https://blog.csdn.net/wuxiaosi808/article/details/77803513 426次阅读
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博客
- 原文地址：http://www.cnblogs.com/dreamvibe/p/4355141.html
SVM内容繁多，打算用五篇文章来记述。SVM之问题形式化描述给出SVM的问题描述与基本模型；SVM之对偶问题将SVM求解转换为对偶问题的求解；SVM之核函数描述了SVM引人核函数进行特征向高维映射的过程；SVM之解决线性不可分描述了SVM对线性不可分数据的处理方法；另外，写在SVM之前—
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作者：
u010621873
日期：2017-10-12
https://blog.csdn.net/u010621873/article/details/78212686 202次阅读
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博客
- VM内容繁多，打算用五篇文章来记述。SVM之问题形式化描述给出SVM的问题描述与基本模型；SVM之对偶问题将SVM求解转换为对偶问题的求解；SVM之核函数描述了SVM引人核函数进行特征向高维映射的过程；SVM之解决线性不可分描述了SVM对线性不可分数据的处理方法；另外，写在SVM之前——凸优化与对偶问题本身与SVM无关，但涉及了SVM优化问题求解的基础，是SVM之对偶问题和SVM之解决线性不可分的
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作者：
u014711234
日期：2017-08-13
https://blog.csdn.net/u014711234/article/details/77145570 298次阅读
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博客
- 学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子Andrew Ng 在斯坦福大学的机器学习公开课上这样评价支持向量机： support vector machines is the s...
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作者：
AMDS123
日期：2018-03-17
https://blog.csdn.net/AMDS123/article/details/79593045 679次阅读
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博客
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简介
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现
学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔
学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题
学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector）
学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子
Andrew Ng 在斯坦福大学的机器...
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作者：
monk1992
日期：2018-08-16
https://blog.csdn.net/monk1992/article/details/81710590 277次阅读
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博客
- SVM核心思想一最大间隔
SVM核心思想二决策公式
SVM核心思想三目标函数
SVM核心思想四优化理论
SVM核心思想五损失函数
SVM核心思想六核方法
SVM核心思想七SMO
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作者：
ice_martin
日期：2017-03-15
https://blog.csdn.net/ice_martin/article/details/62219716 1716次阅读
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博客
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martin
深入理解SVM
SVM核心思想一最大间隔
SVM核心思想二决策公式
SVM核心思想三目标函数
SVM核心思想四优化理论
SVM核心思想五损失函数
SVM核心思想六核方法
SVM核心思想七SMO
SVM核心思想一：最大间隔
对于一个分类算法，想要画出一条决策边界，但是由于决策边界有很多条我们想要...
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作者：
bigbigecho
日期：2018-12-31
https://blog.csdn.net/bigbigecho/article/details/85474303 109次阅读
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博客
- 目录
十一、SVM
1、SVM为什么采用间隔最大化？
2、函数间隔和几何间隔
3、推导
4、KKT条件（凸优化问题）
5、SVM核函数的选择
6、SVM算法的主要优点和缺点：
7、SVM为什么会引入拉格朗日优化算法？
8、SVM投票机制
十一、SVM
SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的...
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作者：
miclover_feng
日期：2018-11-09
https://blog.csdn.net/miclover_feng/article/details/83896661 162次阅读
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博客
- 什么是latent SVM？Latent ['leɪt(ə)nt adj. 潜在的；潜伏的；隐藏的SVM是什么？Latent SVM和Linear SVM完全没有可比性啊 Linear SVM中的Linear指的仅仅是SVM算法所使用的核函数是线性核，核函数的选择应该是SVM的基本知识了 核有很多种 比如RBF核 高斯核 多项式核等，这些是应该和Linear SVM放在一起讨论的而La...
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作者：
tony2278
日期：2018-03-24
https://blog.csdn.net/tony2278/article/details/79676242 529次阅读
