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支持向量机入门讲义(Support Vector Machine，SVM)
支持向量机入门讲义(Support Vector Machine，SVM)
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支持向量机入门讲义，透视支持向量机的底层原理。
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支持向量机（SVM）的讲义
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主要对支持向量机的原理和步骤以PPT的形式进行了讲解
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支持向量机SVM(Support Vector Machines)是Vapnik等人建立的一种新的学习机器。它是在以解决有限样本机器学习问题为目标的统计学习理论(SLT)的基础上发展起来的。
支持向量机
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是由Cortes(科尔特斯)和Vapnik(瓦普尼克)于1995年首先提出。 SVM在解决小样本、非线性等分类问题中表现出许多特有的优势，并能够推广到函数拟合等有关数据预测的应用中。
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国外经典支持向量机入门教程，中译版，PDF
SVM(支持向量机)入门 (深入浅出讲解原理)
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深入浅出讲解SVM的原理和应用，有点类似于傻瓜式的教学方法，个人觉得很有帮助。 SVM入门（一）SVM的八股简介 SVM入门（二）线性分类器Part 1 SVM入门（三）线性分类器Part 2 SVM入门（四）线性分类器的求解——问题的描述Part1 SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2 SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，直观角度 SVM入门（七）为何需要核函数
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支持向量机（Support Vector Machines，SVM）
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文章目录1. 线性可分SVM 与 硬间隔最大化1.1 线性可分SVM1.2 函数间隔、几何间隔1.3 间隔最大化2. 线性SVM 与 软间隔最大化2.1 线性SVM3. 非线性SVM 与 核函数3.1 核技巧/核函数3.2 常用核函数3.3 非线性SVM分类4. 序列最小最优化算法5. sklearn SVC 实例6. 课后习题 支持向量机（SVM）是一种二类分类模型。 支持向量机还包括核技巧，实
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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[10]。 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)和学习能力(即无错
Support Vector Machines 支持向量机
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对SVM算法的讲解。PPT做的不错。不信来看看吧！
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支持向量机代码，很好用的，适合初学者，一起交流一起进步
SVM支持向量机代码解释
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SVM支持向量机，预测分类 回归，支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于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。 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和
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Andrew W. Moore教授关于支持向量机的课件，清晰易懂，是了解支持向量机很好的资料！
支持向量机介绍ppt
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个人感觉挺好的支持向量机ppt，介绍的挺容易懂的
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关于线性判别分类器的SVM的ppt,对想了解svm的人有一定的帮助。看完后会对SVM有充分的了解
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支持向量机导论，NelloCristianini著，李国正译。中英文版
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想买纸质书已经买不上了.pdf格式的, 有目录索引,阅读方便.
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支持向量机导论(中文)版，适合对SVM感兴趣的科研人员和学生
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国外支持向量机经典教材，非常适合初高级学习者使用，深入浅出。
支持向量机导论-PDF
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经典的SVM，通透的SVM，神奇的SVM，SVM更进一层！！！
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支持向量机基础理论与应用,初学者以及应用均很适合
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SVM求解围栏问题，本质是解决分类问题。。。。。
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这是 SVM 算法的实现。 为此，我使用 CVX 和（将来）通过 SMO 算法通过经典 QP 解决了双重 L1 正则化和内核化优化问题。
Matlab与机器学习入门 进阶与提高06 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）.zip
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3010zj
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Troy115
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