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转载 最新推荐文章于 2026-03-30 10:27:02 发布 686 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
SVM模型详解 入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 一、SVM定义与解决目标 SVM是一个二类分类器。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化成一个凸二次规划问题的求解。即找到一个超平面，使两类数据离超平面越远越好，这样就可以让模型对新的数据分类更准确，即分类器更加稳定。 🎈支持向量：离分隔超平面最近的一些点 🎈间隔最大化：寻找最大化支持向量到分隔超平面的距离，以此为目标来求出分隔超平面 🎈数据分类 阅读详情



第一话：开题话
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDEzNDAyNQ==&mid=207467263&idx=1&sn=088d5c9adcdc4a716bc90d59510ea96e#rd
第二话：线性分类
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDEzNDAyNQ==&mid=207467263&idx=2&sn=db2d9029ba5673594d70f295f98c6303#rd
第三话：最大间隔分类器
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDEzNDAyNQ==&mid=207467263&idx=3&sn=e0b97742f05a5e5edfda2ddabb8ef61a#rd
第四话：拉格朗日对偶问题
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDEzNDAyNQ==&mid=207467263&idx=4&sn=552ac53b38002febed01872c946676c1#rd
第五话：核函数
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDEzNDAyNQ==&mid=207467263&idx=5&sn=05852a1dc693abbdb8eec7105d318fa1#rd
第六话：SMO算法
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDEzNDAyNQ==&mid=207467263&idx=6&sn=e6f5af59fe8776cd9bc872b8194fe158#rd
附录：用Python做SVM模型
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDEzNDAyNQ==&mid=207467263&idx=7&sn=1ee22e3042227b0105ba087ee83c099e#rd



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SVM浅显理解 0. 前言   最近在学习一些机器学习的知识，看的书主要是李航的《统计学习方法》。看到了支持向量机这一章，花了不少时间，把一些基础知识掌握了。写一篇博客记录一下我的理解。   首先支持向量机有三种分类，分别是线性可分支持向量机、线性支持向量机以及非线性支持向量机。后面的类型比前面的复杂，用到的技术也是逐渐增加。线性可分SVM用到了硬间隔最大化，线性SVM则用到条件松一些的软间隔最大化，非线性SVM则用到核技巧以及软间隔最大化。 1. 线性可分支持向量机   我们先看最简单的线性可分SVM。首先我们需要知道了 阅读详情

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