占据统计学习方法大半江山的SVM，终于在昨天以我的代码写完，画上了一个句号，不得不说，支持向量机不是一个简单的东西...[作者空间]
这一节，我们来讲解一下什么叫做核技巧，也就是kernal trick 前面我们讲的hard margin和soft...[作者空间]
支持向量机 “SVM有三宝，间隔对偶核技巧” 首先，支持向量机是一个二分类的模型。 他与感知机算法有很多相似的地方...[作者空间]
SVM 可用于离散因变量的分类和连续因变量的预测，相对于单一的分类算法（Logistic、决策树、KNN。朴素贝叶...[作者空间]
本文将介绍机器学习中一个非常重要的算法，叫做SVM，中文翻译支持向量机。首先看一组例子来解释这个算法。 基本概念 ...[作者空间]
为什么要有 SVM SVM (Support Vector Machine）即支持向量机，主要用于解决数据的分类问...[作者空间]
简单的说，支持向量机就是通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计...[作者空间]
假设我们有两组数据都是只有两个特征： 这两个特征分别成为一个坐标轴，那么每一个样本在图像中表现出来的都是坐标系中的...[作者空间]
序言 想到了一个问题，中小公司如何通过简历快速判断一个机器学习岗位应聘者是否适合？有一个方法是，看他的简历上有没有...[作者空间]
支持向量机 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 线性支持向量机与软间隔最大化 非线性支持向量机与核函数 序列最小最优...[作者空间]
1、支持向量机 支持向量机解决的是多维的分类问题。当给出一定的数据集时，分类学习的最基本想法就是基于训练集在样本空...[作者空间]
一.SVM 什么是SVM? SVM主要针对小样本数据进行学习、分类和预测（有时也叫回归）的一种方法，能解决神经网络...[作者空间]
1.严格的支持向量机支持向量机要解决的问题 凸函数求极大值不好求，但求极小值好求，所以转换成求极小值的问题 对偶问...[作者空间]
一文学会SVM SVM 背景知识 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称...[作者空间]
这个系列拖了好久，当然这段时间也不算荒废吧，主要是考试和各种课程设计的缘故，也接了一些小项目，所以机器学习这里就落...[作者空间]
一、SVM模型 1. SVM功能体验 首先通过一个例子来了解SVM的作用；不用关注该例子的代码，直接观察图示效...[作者空间]
支持向量机优点： 泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。缺点： 对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改...[作者空间]
