通俗詳見
要明白什麼是svm，便得從分類說起。
分類作為資料探勘領域中一項非常重要的任務，它的目的是學會乙個分類函式或分類模型(或者叫做分類器)，而支援向量機本身便是一種監督式學習的方法(至於具體什麼是監督學習與非監督學習，請參見此系列machine l&data mining第一篇)，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
支援向量機的原理是，在兩類的樣本中，尋找到能最好劃分類別的超平面。如果在平面中找不到，那就進入更多維度的空間，直至某個維度的空間能夠劃分出最合適的支援向量。兩條支援向量中間的那個超平面就是機器能夠利用的判斷邏輯。
機器學習 支援向量機 SVM
svm 方法的基本思想是 定義最優線性超平面，並把尋找最優線性超平面的演算法歸結為求解乙個凸規劃問題。進而基於 mercer 核展開定理，通過非線性對映 把樣本空間對映到乙個高維乃至於無窮維的特徵空間 hilbert 空間 使在特徵空間中可以應用線性學習機的方法解決樣本空間中的高度非線性分類和回歸等...
機器學習 支援向量機SVM
svm是一種監督學習演算法，主要用於分類 回歸 異常值檢測。目前應用於文字分類 手寫文字識別 影象分類 生物序列分析。支援向量機是一種通過某種非線性對映，把低維的非線性可分轉化為高維的線性可分，在高維空間進行線性分析的演算法。支援向量機 svm，support vector machine 是根據統...
機器學習演算法 支援向量機SVM
在上兩節中，我們講解了機器學習的決策樹和k 近鄰演算法，本節我們講解另外一種分類演算法 支援向量機svm。svm是迄今為止最好使用的分類器之一，它可以不加修改即可直接使用，從而得到低錯誤率的結果。案例背景 從前有兩個地主，他們都是占山為王的一方霸主。本來各自吃飽自己的飯萬事無憂，可是人心不知足蛇吞象...