https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine

In machine learning, support vector machines (SVMs, also support vector networks[1]) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data used for classification and regression analysis. Given a set of training examples, each marked as belonging to one or the other of two categories, an SVM training algorithm builds a model that assigns new examples to one category or the other, making it a non-probabilistic binary linear classifier. An SVM model is a representation of the examples as points in space, mapped so that the examples of the separate categories are divided by a clear gap that is as wide as possible. New examples are then mapped into that same space and predicted to belong to a category based on which side of the gap they fall.

Support vector machine的更多相关文章

  1. 6. support vector machine

    1. 了解SVM 1. Logistic regression 与SVM超平面 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类.如果用x表示数据点,用y表示类别( ...

  2. 使用Support Vector Machine

    使用svm(Support Vector Machine)中要获得好的分类器,最重要的是要选对kernel. 常见的svm kernel包括linear kernel, Gaussian kernel ...

  3. Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差（Generalization Error）

    目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization ...

  4. Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization

    目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization ...

  5. Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理

    目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization ...

  6. 支持向量机 support vector machine

    SVM(support Vector machine) (1) SVM(Support Vector Machine)是从瓦普尼克(Vapnik)的统计学习理论发展而来的,主要针对小样本数据进行学习. ...

  7. A glimpse of Support Vector Machine

    支持向量机(support vector machine, 以下简称svm)是机器学习里的重要方法,特别适用于中小型样本.非线性.高维的分类和回归问题.本篇希望在正篇提供一个svm的简明阐述,附录则提 ...

  8. 支持向量机SVM(Support Vector Machine)

    支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning),一般用于二类问题(binary classificati ...

  9. 机器学习技法：01 Linear Support Vector Machine

    Roadmap Course Introduction Large-Margin Separating Hyperplane Standard Large-Margin Problem Support ...

  10. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）——　线性SVM

      支持向量机(Support Vector Machine,简称 SVM)于 1995 年正式发表,由于其在文本分类任务中的卓越性能,很快就成为机器学习的主流技术.尽管现在 Deep Learnin ...

随机推荐

  1. 转载——用Mixer API函数调节控制面板的音频设置

    关键词:Mixer函数,控制面板,音频设备调节 如果你用过windows的音频设备,比如播放音乐或者录音,聊天,调节麦克或者声音的大小,以及设置静音,都可以通过控制面板中的音频设置面板来调节,你对于下 ...

  2. 在IIS上创建FTP服务

    1 在IIS上创建 ftp站点, 然后设定端口号. 2 设定权限: 追加Everyone,IIS_IUSRS,并设定可读可写. 3 设定FTP授权规则:

  3. AD7715

    一.芯片概述 1.AD7715是一款适合低频测量应用的完整模拟前端,可直接接受来自传感器的低电平输入信号,并产生串行数字输出.AD7715采用Σ-Δ转换技术,可实现最高16位无失码性能. 2.CMOS ...

  4. 自己动手跑起web项目

    首先 1.安装配置jdk(http://www.cnblogs.com/felixzh/p/4491957.html) 2.安装配置Tomcat和eclipse(http://www.cnblogs. ...

  5. 【poi xlsx报错】使用POI创建xlsx无法打开

    如果使用的XSSFWorkbook创建的xls,打开的时候会有这样的提示: 这样 XSSFWorkbook 和HSSFWorkbook的区别. HSSF - 提供读写Microsoft Excel X ...

  6. 利用jQuery实现CheckBox全选/全不选/反选

    转自:http://www.cnblogs.com/linjiqin/p/3148259.html jQuery有些版本中实现CheckBox全选/全不选/反选会有bug,经测试jquery-1.3. ...

  7. Knowledgeroot安装与使用入门

    采用 PHP 开发的知识库系统,基于树状结构对内容进行组织.使用 FCKEditor 进行内容编辑. 效果http://demo.knowledgeroot.org/index.php?id=2230 ...

  8. JVM的GC实现详解

    新生代中的98%对象都是“朝生夕死”的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块比较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor. ...

  9. Eclipse+Tomcat部署项目的一些总结

    1. eclipse运行web项目后, 默认保存到 workspace\.metadata\.plugins\org.eclipse.wst.server.core\tmp0\wtpwebapps. ...

  10. Oracle 使用小计（2）

    1.时间转换 1.1 字符串转时间 今天需要写SQL语句更新数据库的时间,按照SQL Server的习惯写成 UPDATE TABLE A ’ WHERE ORDER_ID = ‘A12345678’ ...