大数据机器学习

转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建

SVM原理以及Tensorflow 实现SVM分类(附代码)转：http://www.cnblogs.com/vipyoumay/p/7560061.html1.1. SVM介绍SVM（Support Vector Machines）——支持向量机是在所有知名的数据挖掘算法中最健壮，最准确的方法之一，它属于二分类算法，可以支持线性和非线性的分类。发展到今天，SVM已经可以支持多分类了，但在这一章里...

转载：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.htmlSMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A...