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- 机器学习（周志华）课后习题——第六章——支持向量机 - 知乎
训练结果和使用sklearn中结果（习题6 2）一致，支持向量也是相同的，决策边界差不多相同，其他数据未测试。 不过速度上，sklearn会快很多，测试了一下训练西瓜数据集，自己写的代码需要5e-4秒，而sklearn只需要1e-8。
- 知乎盐选 | 14. 5 支持向量机的改进算法
14 5 支持向量机的改进算法 随着训练样本集的增大，支持向量机算法对时间复杂度和空间复杂度的要求也逐渐增加，这成为支持向量机算法应用的「瓶颈」。为了提高支持向量机的运算速度，扩展支持向量机的应用领域，许多研究学者通过改变函数项、变量或系数使公式变形，从而产生出在某一方面
- SVM 适用于什么类型的数据集？ - 知乎
支持向量机是一种强大的分类器，适用于多种类型的数据集，包括： 1 线性可分数据集： SVM最初被设计来处理二分类问题，尤其是对于线性可分数据集表现得很好。 在这种情况下，SVM通过寻找一个超平面将数据集中的两个类别完美分开。 2 非线性数据集：
- 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。
- R语言——支持向量机手写数字分类 - 知乎
R语言 可使用 e1071 包实现支持向量机的分类、回归、异常值的识别，及其可视化分析等，下面将会介绍如何使用 SVM 算法对手写数字数据进行分类。
- 为什么支持向量机要用拉格朗日对偶算法来解最大化间隔问题？
一句话答案就是，通过对偶算法（Dual Problem）来计算支持向量机（Support Vector Machines，缩写为 SVM ）的决策边界会比较简单。 1 原算法与对偶算法 对于支持向量机而言，对偶算法是借助拉格朗日对偶性从原算法（Primal Problem）推出的，两者完全等价，只是求解了不同的条件极值（下面是硬间隔支持
- 支持向量机（SVM）——原理篇 - 知乎
目录 SVM简介 线性SVM算法原理 非线性SVM算法原理 SVM简介 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。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可
- Spark MLlib 支持向量机SVM算法 - 知乎
支持向量机SVM是分类器，目标是寻找一个“超平面”，将样本合理的分类。 简单来说，就是找一个函数，最优切割所有样本数据，所以“超平面”可以定义为：
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