網上關於svm的資料很多，但是我還是想簡單說下自己的理解，希望能為各位初學者做乙個參考：
通俗的說，svm的原理就是對於n維資料，尋找乙個n-1維的超平面，將這n維資料區別開來。
關於這個超平面，有個學問，如何找到這個超平面呢？就是使得離超平面比較近的點（所謂的支援向量）之間的距離最大，這樣的分類效果才好。
如何使得支援向量之間的距離最大化呢？經過一系列的推倒，得到乙個二次規劃問題（凸優化問題），關於凸優化問題的解法很多，比較成熟。如smo
如果資料不是線性可分的呢，怎麼辦？將資料對映到高維（例如選擇高斯核函式），這樣就可以線性可分了，比如我要區分開兩本書，光從書名與內容這兩個「維度」上，他們完全相同，但是如果再加上購買日期、購買**等其他維，這樣就可以將兩本書區分開了（世界上沒有完全相同的兩片樹葉）
關於核函式的選擇，一般都是嘗試法，不過根據經驗，核函式對於分類效果的好壞影響不是很大，反正重點好像是點選擇懲罰係數c上。
總之，svm是乙個很完美的分類器，也是乙個很難被打敗的分類器，即使現在deep learning這麼火，謝謝大家，就到這裡了
關於SG SP, GG GP的一點個人理解
在翻譯tmmi時候，不可繞過的一些名詞就是sg sp,gg gp，具體的翻譯就是特定目標 特定實踐，通用目標 通用實踐。下面把我個人對這些詞的理解寫一下。先說sg sp.sg 乙個過程域通常是由多個子目標組成的。比如說tmmi2裡面的pa1 測試方針和策略 它包含了多個子目標。比如建立測試方針，建立...
static的一點個人理解
public class xuexi static 個人這麼理解 xuexi myxuexi new xuexi xuexi myxuexi2 new xuexi 程式執行時 當用 xuexi這個類 宣告這個 myxuexi 變數時，就會首先 載入xuexi類 在堆中 為xuexi類開闢一塊空間，在...
tc（traffic server）的一點個人理解
tc traffic control 是linux下的流控工具，功能很強，但是文件不好理解 參考 簡單地說tc對出口的包根據一定規則分類，然後利用排序規則進行排序 進來的包沒辦法控制，所以結合iptables的時候規則一般是 d dst tc 原理什麼的參考上面兩個鏈結和它們的附屬鏈結的內容，下面講...