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上传时间: 2017-09-14
详细说明： 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。 声明：本文于2012年便早已附上所有参考链接，并注明是篇“学习笔记”，且写明具体参考了pluskid等人的文章。 目录 支持向量机通俗导论理解SVM的三层境界 前言 第一层了解SVM 1分类标准的起源Logistic回归 2线性分类的一个例子 3函数间隔Functional margin与几何间隔Geometri cal margin 4最大间隔分类器Maximum Margin Classifier的定义 第二层深入SVM 1从线性可分到线性不可分 11从原始问题到对偶问题的求解 12KKT条件 13对偶问题求解的3个步骤 15线性不可分的情况 2核函数Kernel 21特征空间的隐式映射核函数 22核函数如何处理非线性数据 23几个核函数 24核函数的本质 3使用松弛变量处理 outliers 方法 第三层证明SVM 1线性学习器 11感知机算法 2非线性学习器 21Mercer定理 3损失函数 4最小二乘法 41什么是最小二乘法 42最小二乘法的解法 5SMO算法 51SMO算法的推导 52SMO算法的步骤 53SMO算法的实现 6SVM的应用 61文本分类 读者评论 参考文献及推荐阅读 后记 ...展开收缩
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