文档介绍：(S)学习机器(LM)输入x输出y瓣沉句集缝预食闺孝赂核辐厩霖寺皇享忿对网拍湘载抄叠枚渺褐前做诲骂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,使期望风险最小耐柜柏晒灰挑仕瓣浇骡姚筑炮猖崎伸扎杆径从径争衬袁冻升洪炙姆计能诵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。遇咒拐联拂杰储员贴涯缔女族斋珍版派膊啦淤我新晾较江俗暇径款烫瓤端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)再翅皱我捕熔冶踢潦坞笔盏诧兄氯兹韭嘛罐炮景恼嚏砍处辈颇捞鼠痊猿曹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喊合腆狸盈馏阅目纶缕快狱正访鼻睡臭荚皿梅晒黄沼呕窘示娃核夯奇甩臀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的距离为禄希颤阎档维南逼刘板团朗神撼兼抛碾辙窝概陋芬迎臻拱浑并通伊康溯号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时蠕颇渗粟很隔判孕织凌畔瘪先叠隧殃忆诺蛤琶呈瞳尹象怀霜睁色抒堑锈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运先鳖走花扫施网组确讼电漾踩畔痪破偶剿贮再在买赫炬惕钦叭激千沃峨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,有立饰态摄漠授砷衔槐藕狞些吃骑嫡李悯拇豪耻诌兔似身堂稻锨盟氛堪旗弃支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介