目錄更新、更全的《機器學習》的更新**，更有python、go、資料結構與演算法、爬蟲、人工智慧教學等著你：
支援向量機中有線性可分支援向量機、線性支援向量機、非線性支援向量機、線性支援回歸等演算法，算是前期比較繁瑣的乙個內容，如果感覺自己還是對間隔最大化、支援向量等知識點不太了解的，可以對著簡單的感知機模型多看幾遍，多揣摩揣摩，如果對對偶形式優化不太懂得，可以參考拉格朗日乘子法多看一看，如果不涉及太深，優化方面僅做了解即可，下面將和大家聊一聊支援向量機的優缺點。
既可以解決分類問題，又可以解決回歸問題
不依賴所有資料，僅僅使用一部分資料做分離超平面的決策
可以使用不同的核函式解決資料線性不可分的問題
樣本量不大的時候，模型效果非常好
訓練集樣本量過大，核函式對映時維度非常高，計算開銷偏大
對缺失資料敏感
支援向量機也算是告一段落，雖然在目前大資料的時代背景下，整合學習和神經網路被廣泛應用於工業上，svm由於計算開銷大的缺點貌似有點招架不住，但是對於資料量不大的樣本集，svm的表現還是非常不錯的。
目錄更新、更全的《機器學習》的更新**，更有python、go、資料結構與演算法、爬蟲、人工智慧教學等著你：
支援向量機中有線性可分支援向量機、線性支援向量機、非線性支援向量機、線性支援回歸等演算法，算是前期比較繁瑣的乙個內容，如果感覺自己還是對間隔最大化、支援向量等知識點不太了解的，可以對著簡單的感知機模型多看幾遍，多揣摩揣摩，如果對對偶形式優化不太懂得，可以參考拉格朗日乘子法多看一看，如果不涉及太深，優化方面僅做了解即可，下面將和大家聊一聊支援向量機的優缺點。
既可以解決分類問題，又可以解決回歸問題
不依賴所有資料，僅僅使用一部分資料做分離超平面的決策
可以使用不同的核函式解決資料線性不可分的問題
樣本量不大的時候，模型效果非常好
訓練集樣本量過大，核函式對映時維度非常高，計算開銷偏大
對缺失資料敏感
支援向量機也算是告一段落，雖然在目前大資料的時代背景下，整合學習和神經網路被廣泛應用於工業上，svm由於計算開銷大的缺點貌似有點招架不住，但是對於資料量不大的樣本集，svm的表現還是非常不錯的。
3 支援向量機
3.1 本質 基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器。核技巧使之成為實質上的非線性分類器。學習策略是間隔最大化，可形式化為求解凸二次優化問題。等價於正則化的合頁損失函式的最小化問題。學習演算法是求解凸二次規劃的最優化演算法。理解支援向量機可以從簡至繁推進 線性可分支援向量機 硬間隔svm ...
機器學習總結6 支援向量機 SVM
1.july大神的支援向量機通俗導論 理解svm的三層境界 2.台灣大學 機器學習技法 第一講到第六講。台灣大學的 機器學習基石 和 機器學習技法 這兩門課真的值得用心去看看的。關於kkt條件，當對偶問題的解滿足kkt條件時，就可以說對偶問題的解和原始問題的解相同，同時都是最優解。問題來了，在對偶問...
6 3 支援向量機演算法 下）
svm演算法特性 1.1 訓練好的模型的演算法複雜度是由支援向量的個數決定的，而不是由資料的維度決定的。所以svm不太容易產生overfitting 1.2 svm訓練出來的模型完全依賴於支援向量 support vectors 即使訓練集裡面所有非支援向量的點都被去除，重複訓練過程，結果仍然會得到...