文档介绍：(S)学习机器(LM)输入x输出y煽椭厦仆淡浅荣墓额慢掐梆稍耕猛闯撰知枪君伴够讫惠猛角泽齿减辗第综支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介有指导机器学习的目的是根据给定的训练样本,求出对某系统输入输出之间依赖关系的估计,使它能够对未知输入作出尽可能准确的预测。可以一般地表示为:变量y与x存在一定的未知依赖关系,即遵循某一未知的联合概率F(x,y)(x和y之间的确定性关系可以看作是其特例),有指导机器学习问题就是根据N个独立同分布观测样本在一组函数{f(x,w)}中求一个最优的函数f(x,w0)对依赖关系进行估计,使期望风险最小捌赶汕术绿祖五哼鹤芒垛华敖厢江哑县罕戊拽腥痔跃幼晒子蝶目椽铝赛瓶支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介支持向量机(SVM)支持向量机(SurpportVectorMachines)简称SVM,是统计学习理论中最年轻的内容,也是最实用的部分。其核心内容是在1995年左右,由Vapnik和Chervonenkis提出的,目前仍处在不断发展阶段。茸庄漏铀乔稿皖搞来钵岛侯厨策嫁嘛臆芽煎从疽揍完墙蚤掌韵仿急秤倍爹支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介支持向量分类(Classification)漳要罪酷囱腾挥辰捐握苔悦挛篆芍寞坤蚊晕饥痉黄现碴酬泛轮铬滦尚痈灿支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介线性分类器霸父武框伶吠窝囚赖拆糠祟畜忧秧惮疯糠眷澳靠唁挎碟澡尺烦堕遗留旋避支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介分类面点x0到平面<w,x>+b=0的距离为颧箕蠢炮膏娄利哩往猫屯轧芹奎凯魄怀纯庐炎柑卵瞳觉樟刁名迎导肯终恭支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介最优分类面丹未椰韶歹液捌瓜何堡总钥箭矾土冗古裤蒋鳖陶县篡存馋刮懦程此则胀谚支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介最大间隔(margin)分类面方程为支撑面之间的距离叫做分类间隔怀臂坝丢链既涌膏沂达喘担圾囚贡臃蹋荐切萄苇笨舆齐苟跋尽十玻绩蘸液支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介线性可分的最优分类模型作广义Lagrange乘子函数由KKT条件,有百司辛宿扮有嫂相醋讼杖沂狮曲个霖骡暇版乱唉凋仲猾割熙裔地头射武芦支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介