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- 支持向量机（SVM）——原理篇 - 知乎
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的 间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括 核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。
- 支持向量机（SVM）是什么意思？ - 知乎
支持向量机将会如何区分它？ 很简单： 太棒了！ 请注意，现在我们处于三维空间，超平面是 z 某个刻度上（比如 z=1）一个平行于 x 轴的平面。 它在二维上的投影是这样： 于是，我们的决策边界就成了半径为 1 的圆形，通过 SVM 我们将其成功分成了两个类别。
- 如何通俗易懂地解释支持向量回归 (support vector regression)? - 知乎
支持向量机和支持向量回归都有min 1 2||w||^2,但SVM是最小化w,使得支持向量之间的间隔最大 SVR如果也这样理解,让支持向量之间的间隔最大,那不是让错误带弥漫整个空间,此时也不存在回归误差 明显是错误的理解
- 机器学习之支持向量机 - 知乎
支持向量机 (SVMs)是一种用于 分类 、 回归 和 异常检测 的有监督学习方法。 支持向量机的优点有： 在高维空间里也非常有效 对于数据维度远高于数据样本量的情况也有效 在决策函数中使用训练集的子集 (也称为支持向量)，因此也是内存高效利用的。 通用性：可以为决策函数指定不同的 核函数
- 如果没有深度学习的崛起，现在会是SVM支持向量机的天下吗？
支持向量机 的确好用，但是，其适用范围远没有现在深度学习这么广，基本上就是用于 OCR 或异常检测。 svm无法对传统图像处理造成碾压态势，所以不能说是svm的天下
- 支持向量机SVM，是不是已经被研究透了，这方面还能写出有创新的论文吗？ - 知乎
支持向量机 (SVM) 是一种有监督机器学习算法，它能找到分离两个类的数据点的最佳超平面。 支持向量机的工作原理 支持向量机是一种 有监督机器学习 算法，常用于信号处理、自然语言处理 (NLP)、语音和图像识别等应用中的分类和回归问题。
- 支持向量机回归说是适合小样本，样本容量只有20个，可以用支持向量机回归嘛？ - 知乎
考虑一个模型是否适用，如果用科学的眼光来看待，不应该局限于是否只用SVR也就是你说的支持向量机回归去做。 一切都是要看效果的。 你SVR所用的kernel核函数的参数会影响你的效果，这里可以用k fold cross-validation的方法去选取参数，但是要保证不要过拟合。
- 支持向量机SVM分类模型-MATLAB代码实现 - 知乎
支持向量机SVM分类模型-MATLAB代码实现 一、SVM介绍 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，用于进行二分类或多分类任务。它的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开，并尽可能地使两个类别间的间隔最大化。SVM的基本思想是将样本映射到高维特征空间
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