首先支援向量機演算法有三種模型：線性可分支援向量機、線性支援向量機以及非線性支援向量機。線性可分支援向量機的訓練資料是絕對可分的，即必存在乙個超平面將訓練集中的所有點區分開。線性支援向量機基本滿足線性可分條件。非線性支援向量機線性不可分。
線性可分支援向量機
給點線性可分資料集，通過間隔最大化或等價地求解相應的凸二次規劃問題學習得到的分離超平面為：wx+b=0，相應的決策函式為sign(wx+b)
2 線性支援向量機
相對線性可分支援向量機主要加入鬆弛變數、懲罰項和懲罰引數，目標函式為：
3 非線性支援向量機
非線性分類問題是指利用非線性模型才能很好進行分類的問題，如果能用乙個超曲面將正負樣例正確分開，則稱這個問題為非線性問題
(總結之統計學習方法)
svm 使用簡介
今天我們聊一聊svn的該如何使用！我們都知道svn是乙個版本控制工具，但是你真的會用它嗎？repository 源 庫 你們上交的 都在這裡 checkout 提取 通過登入，你就可以從repository中提取 了 commit 提交 你修改或是新增的檔案或 通過commit提交到reposito...
機器學習之SVM簡介
機器學習之svm簡介，在深度學習 2012 出現之前，svm是ml演算法中最優秀的演算法。支援向量機，本質是個分類器。核技巧 間隔最大 當間隔最大的時候，他的泛化能力是最強的，魯棒性最高。基於最大間隔分割資料。分割的超平面有無數個，找的是最大化的 尋找乙個能把樣本分割開的超平面 分割超平面 max ...
SVM演算法總結
支援向量機 support vector machine,svm 從資料中找出乙個資料的分割超平面，將兩個類別的資料完全分割開，並且在模型構建的過程中，保證分割區間最大化。1.線性可分 linearly separable 在資料集中，如果可以找出乙個超平面，將兩組資料分開，那麼這個資料集叫做線性可...