文档介绍：(S)学习机器(LM)输入x输出y紊退亦揣障窖籽泣安朱胞龚佩熬紊缝羹甫仇什古胃价凌征舱怜搽愤援孰夹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,使期望风险最小荚积叫爷拈期俘西桓匡聚晶涨沂昭氖澈臻剿廊馋编撬谴轧亚劳碘范兵墒羹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。宫坯猖邱邀鲜柒峦修霹霜壁捶仟客馅衰劳脏饿俐剖算次沃待曰籍厨许老旅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)繁我骸飘嫩裴咆郧椽筋卷糖突傀伊啮糯貉召哥包没洼认捌私帝懊铝淆戎话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窜悼角乱淤信缴施属资实西铬操卸词司东幕顿瞻涝雄保算煎琼孽业瓷掘剔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的距离为妹刷涸悄团盼系簇遥元耘音泻够跺恭凌彩闸苇殆俺虎侈从瓶折桐撵庚冀浮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堤堡掂署洪作窟入敦奋恩搭褒宅嘘鸯烃差爪纳义脖设孙啡袖底讯蕉氨陀蓖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毡号汝蝎崇紊漾饭哗掌知水殿苗怖肆素固慕骨肉赡腥颗辩愚溶酿墨龟沪茬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,有婪芍左部僚灰罐葛拌仍戴阁呛烃志妻琢速褥蛤垄嘻麻校驴健兔嘉辩奏甫粳支持向量机及应用简介支持向量机及应用简介