在理解推导的过程中需要细心耐心。 支持向量：在训练数据集的样本点与分离超平面距离最近的样本点。 在决定分离超平面时，只有支持向量起作用，但支持向量的个数一般很少，所以支持向量机由很少的训练样本确定（噪声影响很大）。
网址1 网址2 网址3
支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。 机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。 支持向量机 场景 要给左右两边的点进行分类 明显发现：选择D会比B、C分隔的效果要好很多。 支持向量机 原理 SVM 工作原理 对于上述的苹果和香蕉，我们想象为
支持向量机（Support Vector Machine，SVM它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 直观来看，位于两类训练样本“正中间”的划分超平面效果最好，即中间最粗的那条。 一般使用支持向量机时还会使用核函数，这样支持向量机会成为实质上的非线性分类器。 基本概念 在样本空间中，划分超平面可以定义为
综述 “看二更云，三更月，四更天。” 本文采用编译器：jupyter 给定训练样本集D，分类学习最基本的想法就是基于训练集D的样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。但能将训练样本分开但划分超平面可能有很多，如图。 存在多个划分超平面将两类训练样本分开 直观上看，应该去找位于两类训练样本"正中间"的划分超平面，即图中粗线的那个，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的"容忍性"最好。
支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SVM 的基本思想能够用一些图片来解释得很好，图 5-1 展示了
最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课，学习了支持向量机，再结合网上各位大神的学习经验总结了自己的一些关于支持向量机知识。 一、什么是支持向量机(SVM)? 1、支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向
校验者: @尔了个达 @维 @子浪 @小瑶 翻译者: @Damon @Leon晋 支持向量机 (SVMs) 可用于以下监督学习算法 分类, 回归 和 异常检测. 支持向量机的优势在于: 在高维空间中非常高效. 即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效. 在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的. 通用性: 不同的核函数 核函数 与特定的决策函数一一对应.常见的 ke
@subpage tutorial_py_svm_basics_cn 了解 SVM 的基本知识。 @subpage tutorial_py_svm_opencv_cn 学习使用 OpenCV 中的 SVM 功能。
