（支持向量机）support vector machine是一种二分类模型，是寻求结构风险最小，实现经验和置信范围最小化。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，间隔最大化使得它有区别于感知机，并且是唯一的。学习策略：间隔最大化（解凸二次规划的问题）线性分类器也叫感知机，就是在N维的...
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2014-07-30 00:30:52
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本来以为可以将《实战机器学习》的代码全部实现完，殊不知到了支持向量机这一章，仅是为了理清概念，我找出高数线代概统重识拉格朗日乘数、向量空间、最小二乘法，为了理解非线性情况时用到的核技术去查阅曼瑟定理...
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2014-07-25 00:00:26
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支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。一、数学部分1.1二维空间支持向量机的典型应用是分类，用于解决这种问题：有一些事物是...
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2014-07-12 14:10:06
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支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，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，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器....
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2014-07-09 23:13:30
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支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。一、数学部分1.1二维空间支持向量机的典型应用是分类，用于解决这种问题：有一些事物是...
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2014-07-09 15:15:57
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原文：http://blog.csdn.net/passball/article/details/7673725代码文件主要针对Matlab进行说明,但个人仍觉得讲解的支持向量机内容非常棒,可以做为理解这一统计方法的辅助资料;LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授2001年开发的一...
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2014-07-07 19:26:08
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原文：http://blog.csdn.net/passball/article/details/7661887 （一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的...
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2014-07-07 19:18:22
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用支持向量机进行文理科生的分类，根据的特征主要是 数学成绩与语文成绩，这两个特征都服从高斯分布程序代码例如以下：分类结果：
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2014-06-27 13:37:52
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