（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
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2015-06-07 21:18:00
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"SVM Support Vector Machines Reviews"
原创
2021-08-27 09:51:11
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
原创
2021-08-18 11:24:17
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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前言： 又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。 关于SV...
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2015-05-04 15:53:00
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先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：
代码展示：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
支持向量机代码实现
SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化
by tangjunjun
"""
import numpy as np
# 核转换函数（一个特征空间映射到另一个特征空间，低维空间映射到高维空间）
# 高维空间解决线性问题，
原创
2023-06-15 11:11:50
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SVM 原理推导 机器学习就是找决策边界1.have u ? if w * u + b 〉= 0 them is + 正样本（W*u =U的图影，b原点到边界的值） if w * u >=c if w * u +b <0 them is - 样本 2.yi(w * x +b) -1 >=0 yi(w
原创
2021-07-23 14:13:36
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转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/
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精选
2011-07-08 18:20:59
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想问一下各位大佬，在对数据集做svm分类时在这个部分一直报这个错误是因为什么呀
原创
2023-06-21 20:37:19
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适用于比较复杂的分类 图像识别 人脸识别神经网络 决策树分类效果都不如SVM
原创
2021-06-10 18:21:48
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clc;clear;close all;traindata = [1,0; 3,10; 2,2; 2,3; -1,-1; -6,-4; -4,-1; -1.5, -3];group = [1 1 1 1 -1 -1 -1 ...
原创
2022-05-19 21:03:06
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适用于比较复杂的分类 图像识别 人脸识别神经网络 决策树分类效果都不如SVM
原创
2022-03-01 17:39:19
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https://sourceforge.net/projects/win32svn/ 下载地址 下载完它会自动配置环境变量 在cmd输入 svn --version 出现图片的内容就配置好了 下一步 将本地目录设置为中央仓库 svnadmin create E:\\文件 命令输入后，此时文件里面多了
原创
2022-06-28 13:44:43
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支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习
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2021-07-12 10:38:17
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SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。 用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。 实际应用中，多数情况是
原创
2014-10-01 10:57:54
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SVMs是对数据分类一种有用的技术。尽管sVM被认为比神经网络容易点，而用户由于不熟悉SVM，在开始时经常得到不理想的结果。我们的目的是让初学者获得可接受的结果。尽管用户无需理解SVM的基础理论，但简单的介绍这些必要的基础对于我们实际操作是必要的。一个分类工作常常把数据分为训练集和测试集。训练集中每个样本都包含一个“目标值”和一些属性值。SVM的目标就是产生一个模型（基于训练数据），这个模型将预测测试数据的目标值，当然仅由测试数据的属性值决定。给出一个训练集的实例（Xi,Yi）,i=1...l;Xi属于Rn，y属于（-1,1），SVM要求下面优化问题的解决方案：这里训练向量Xi通过函数被映射到
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2011-12-04 08:33:00
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