解释SMO算法比较好的文档 http://wenku.baidu.com/view/aeba21be960590c69ec3769e.html 参考博客: http://myjuno.blogbus.com/logs/242581064.html SMO算法 http://cs229.stanford.edu/materials/smo.pdf 外层循环(主程序smo)遍历非边界样本或所有样本:优先选择遍历非边界样本,因为非边界样本更有可能需要调整,而边界样本常常不能得到进一步调整而留在边界上(…

向量点乘(内积)和叉乘(外积.向量积)概念及几何意义解读: https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52416832 三角形余弦定理:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A4%98%E5%BC%A6%E5%AE%9A%E7%90%86 法向量为什么是平面方程的系数: http://1023mmmm.blog.163.com/blog/static/388402252012111510436206/ 平面的法向量,就是…

SVM学习资料 2013-06-21 17:29 by 夜与周公, 227 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 SVM(support vector machine),被认为是“off-the-shelf”最好的监督机器学习算法之一,甚至很多人认为可以把“之一”去掉.SVM有着天然的intuition,大量的数学推导和优雅的解形式(有了大量的数学推导,自然就容易发paper啦).实际上SVM在工业界也有着广泛的应用如,文本分类.图像分类.生物医学诊断和手写字符识别等.有关SVM资源非常之多,本文尝…

1,Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 支持向量机 2,http://blog.pluskid.org/?page_id=683 3,支持向量机SVM(一) 4,机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础 5,SVM入门(一)至(三)Refresh…

说明:这个贴用于收集笔者能力范围内收集收藏并认为有用的资料,方便各方参考,免去到处找寻之苦,提升信息的交叉引用价值.仅供参考,不作为必然的推荐倾向.如涉及版权等问题请相关人员联系笔者,谢谢. |博客| 龙心尘的博客(http://blog.csdn.net/longxinchen_ml) 寒小阳的博客(http://blog.csdn.net/han_xiaoyang) wepon(http://2hwp.com/) 面包包包包包包(http://blog.csdn.net/breada) |人…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 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…

一.简介 支持向量机,一种监督学习方法,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM. 通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 支持向量机建构一个或多个高维(甚至是无限多维)的超平面来分类数据点,这个超平面即为分类边界. 直观来说,好的分类边界要距离最近的训练数据点越远越好,因为这样可以减低分类器的泛化误差. 在支持向量机中,分类边界与最近的训练数据点之间的距…