机器学习算法05 - 支持向量机

支持向量机 “升维” 机器学习基本算法之一的支持向量机的基本原理，其要点如下： 线性可分支持向量机通过硬间隔最大化求出划分超平面，解决线性分类问题； 线性支持向量机通过软间隔最大化求出划分超平面，解决线性分类问题； 非线性支持向量机利用核函数实现从低维原始空间到高维特征空间的转换，在高维空间上解决非线性分类问题； 支持向量机的学习是个凸二次规划问题，可以用 SMO 算法快速求解。 SVM 实战

>>阅读原文<<