支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）Latex版

1.什么是支持向量机(SVM) 所谓支持向量机,顾名思义,分为两部分了解:一,什么是支持向量(简单来说,就是支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点):二,这里的“机(machine,机器)”便是一个算法.在机器学习领域,常把一些算法看做是一个机器,如分类机,而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛华能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从

作者:July.pluskid :致谢:白石.JerryLead 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易懂的基础上,真真正正能足以成为一篇完整概括和介

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境地) 作者:July :致谢:pluskid.白石.JerryLead.出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因非常简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末參考链接),但在描写叙述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境地) 作者:July .致谢:pluskid.白石.JerryLead.出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因非常简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚.尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末參考链接),但在描写叙述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下.希望本文在兼顾通

这篇博客我们来理解一下SVM.其实,之前好多大牛的博客已经对SVM做了很好的理论描述.例如CSDN上july的那篇三层境界介绍SVM的博文,连接如下: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 那么我这里抛去一些复杂的公式推导,给出一些SVM核心思想,以及用Python实现代码,再加上我自己的理解注释. 1. SVM的核心思想 SVM的分类思想本质上和线性回归LR分类方法类似,就是求出一组权重系数,在线性表示之后可以分类.我们先使

关键词:GUI框架,UI编辑器,界面引擎,MVC 第一层境界:代码写死笔者大学时候开始学习的语言是C/C++,学习完基本的概念后,后面想开发有界面的应用程序接触的是win32,你会发现创建一个窗口或者一个button控件要写好多代码,例如配置标题,位置,大小,背景颜色,icon等等各种属性,api接口一大堆参数. win32创建窗口api HWND CreateWindow( LPCTSTR lpClassName, //窗口类型名称 LPCTSTR lpWindowName, //窗口名称 D

[版权申明]转载请注明出处(请尊重原创,博主保留追究权) http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/53452971 出自[zejian的博客] 关联文章: java数据结构与算法之顺序表与链表设计与实现分析 java数据结构与算法之双链表设计与实现 java数据结构与算法之改良顺序表与双链表类似ArrayList和LinkedList(带Iterator迭代器与fast-fail机制) java数据结构与算法之栈(Stack)设计与实现 j

1.背景 首先,在文章的开头,先提出几个问题,如果这些问题你都答得上来,那么本文你就无需阅读了,或者你阅读的动机纯粹是给本文挑毛病,当然我也无比欢迎,请发送邮件"毛病の朴素贝叶斯"发送至[email protected],我会认真阅读你的来信. By the way,如果阅读完本文,你还是无法回答以下问题,那么也请你邮件通知我,我会尽量解答你的疑惑. 朴素贝叶斯分类器中的"朴素"特指此分类器的什么特性 朴素贝叶斯分类器与极大似然估计(MLE).最大后验概率(MAP)