support vector machine。支援向量機，其含義是通過支援向量運算的分類器。其中「機」的意思是機器，可以理解為分類器。
那麼什麼是支援向量呢？在求解的過程中，會發現只根據部分資料就可以確定分類器，這些資料稱為支援向量。
見下圖，在乙個二維環境中，其中點r，s，g點和其它靠近中間黑線的點可以看作為支援向量，它們可以決定分類器，也就是黑線的具體引數。
解決的問題：
在訓練資料中，每個資料都有n個的屬性和乙個二類類別標誌，我們可以認為這些資料在乙個n維空間裡。我們的目標是找到乙個n-1維的超平面（hyperplane），這個超平面可以將資料分成兩部分，每部分資料都屬於同乙個類別。 其實這樣的超平面有很多，我們要找到乙個最佳的。因此，增加
機器學習之支援向量機
描述 用於處理二分類問題,對於二維線性可分的問題,尋找決策邊界 分割線 使得支撐向量到決策邊界的距離盡可能的大.對於線性不可分的問題,則首先將樣本特徵對映到更高維度,再尋找乙個超平面,使得支撐向量到超平面的距離盡可能的小.通過核函式得展開達到這一目的.常用的核函式有線性核,多項式核,高斯核.引入正則...
機器學習之支援向量機（SVM）
svm數學知識具體參考 數學知識補充 對於線性可分的超平面 既然能線性可分，那麼就有超平面 向量化表示 將這資料集分開，使得一側是 1 類，另一側是 1類 第乙個知識點 已知超平面 和資料集 哪個點離這個超平面最近，答案 哪乙個點使得 最小，哪一點離這個超平面最近 第二個知識點 已知超平面 和點x，...
機器學習 支援向量機
線性可分支援向量機 1.回顧感知機模型 2.函式間隔與幾何間隔 3.支援向量 4.svm模型目標函式與優化 5.線性可分svm的演算法過程 線性可分支援向量機 1.軟間隔最大化 2.線性分類svm的軟間隔最大化目標函式的優化 3.軟間隔最大化時的支援向量 4.軟間隔最大化的線性可分svm的演算法過程...