目錄 一.SVM的感性認識 1.什麼是 SVM 分類器? 2.核心概念:用通俗例子理解 1. 什麼是 "超平面"? 2. 什麼是 "支持向量"? 3. 為什麼要 "最大間隔"? 3.處理複雜情況 1. 數據分不開怎麼辦?-核函數(非線性問題) 2. 有雜音怎麼辦?(軟間隔) 4.SVM 的優缺點
支持向量機 (三): 優化方法與支持向量迴歸 優化方法 一、SMO算法 回顧支持向量機 (二)中(1.7)(1.7)式最後要求解的優化問題: 在求出滿足條件的最優αα後,即可得 svm 模型的參數(w,b)(w,b),進而獲得分離超平面。可以用通用的二次規劃算法求解,該二次規劃問題有mm個變量 (mm為樣本數),(m+1)(m+1)
前言 動筆寫這個支持向量機(support vector machine)是費了不少勁和困難的,原因很簡單,一者這個東西本身就並不好懂,要深入學習和研究下去需花費不少時間和精力,二者這個東西也不好講清楚,儘管網上已經有朋友寫得不錯了(見文末參考鏈接),但在描述數學公式的時候還是顯得不夠。得益於同學白石的數學證明,我還是想嘗試寫一下,希望本文在兼