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机器学习系列(3):支持向量机(SVM)

2014年09月05日 ⁄ 综合 ⁄ 共 309字 ⁄ 字号 评论关闭

前言:支持向量机(support vector machine)是本人耗时长的一篇。里面涉及到了很多优化的概念,要弄清楚,必须得扎进去,细细啃。

            SVM 是一种有监督的分类器。

            本质:寻找一个超平面,使得离超平面比较近的点能有更大的间距。

           来自对偶问题(百度):

  原始问题和对偶问题的标准形式为
   原始问题 对偶问题
   max z=cx min  w=yb
   s.t.   Ax≤b s.t. yA≥c
   x≥0    y≥0  (嘿嘿,是不是很难理解?c,y,A,b在max和min中一样)

正文:




参考资料:1.lerrylead的,很推荐

                     
      2.v_JULY_v的SVM,很详细

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