1.從零開始的機器學習之svm乙個簡單的實現案例——鳶尾花分類
2.svm的第乙個例項，這個和第乙個鏈結是乙個例子
3.【機器學習】支援向量機svm及例項應用，例子仍然是地乙個．
4.機器學習之旅---svm分類器，概述了svm的原理
5.支援向量機通俗導論（理解svm的三層境界），對svm原理講述的較為詳細．
6.python中的支援向量機svm的使用（有例項），對python中的演算法包的使用較為詳細．
7.svm案例，其他的svm案例，以及相關引數的選取原則．
8.python機器學習--svm案例**明天是否會下雨
9.分類和**svm，大學教授關於原理的介紹非常詳細，推薦！
10.svm分類與回歸簡介，學校課件型別，也比較詳細
支援向量機（SVM）
簡介 術語 支援向量機 svm 是乙個類分類器，正式的定義是乙個能夠將不同類樣本在樣本空間分隔的超平面。換句話說，給定一些標記 label 好的訓練樣本 監督式學習 svm演算法輸出乙個最優化的分隔超平面。首先我們假定有乙個未知的欲分類的集合，可以進行分割，但是我們不知道分割的函式 超平面，也叫真實...
支援向量機SVM
支援向量機svm support vector machine 是機器學習領域的乙個有監督的學習模型。一 簡介 支援向量機建立在統計學習理論的基礎之上。統計學習理論 statistical learning theory簡稱slt 是一種處理小樣本的統計理論 為研究有限樣本情況下的統計模式識別和更廣...
SVM支援向量機
在機器學習領域，很多時候會用到分類的一些演算法，例如knn，貝葉斯。我們可以把分類的樣本簡單除暴的分為兩種型別。線性可分和非線性可分。可以使用乙個非常簡單的例子來解釋什麼是線性可分，什麼是線性不可分。a 線性可分的2類樣本 b 非線性可分的2類樣 已知乙個線性可分的資料集,其中x表示乙個n維向量，當...