在学长没说之前我其实也是鄙视支持向量机的，甚至都不咋用过，但是我看大家都会，那我也来手推一下好了，哈哈~找到一个最佳的分割平面~

支持向量机是监督机器学习模型，可对数据进行分类分析。实际上，支持向量机算法是寻找能将实例进行分离的优秀超平面的过程。如果数据像上面那样是线性可分离的，那么我们用一个线性分类器就能将两个类分开。正如我们所看到的，即使来自不同类的数据点是可分离的，我们也不能简

在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？本篇文章从“不适定问题”开始介绍SVM的思想，通过支撑向量与最大间隔引申到如何将其转换为最优化问题，并数学推导求解有条件限制的最优化问题。相信学完本篇之后，大家一定会对SVM

Uses cvxopt to solve the quadratic optimization problem.Kernel function. Can be either polynomial, rbf or linear.The degree of t

支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函

在SVM的前两篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于α向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的α向量，进而求出分离超平面我们没有讲。序列最小优化算法是一种用于解决SVM训练过程中所产生的优化问题的算法。于1998年由John Platt发明。首先，初

本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。在学习核函数的时候，我一直有几个很好奇的问题。Why 为什么线性可分很重要?Why 为什么低维数据升级到高维数据之后，

之前讲过SVM，是通过最大化间隔导出的一套方法，现在从另外一个角度来定义SVM，来介绍整个线性SVM的家族。线性支持向量机简介L2正则化L1-loss SVC原问题L2正则化L2-loss SVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-loss SV

支持向量机 是建立在统计学习理论的 VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以期获得最好的泛化能力。支持向量机的基本思想，简单地说，是通过某种事先选择的非线性映射，将输入向量映射到一个高维特征空

　　今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。　　支持向量机相信大家并不陌生吧？　　新的决策边界可以很好地将无标签数据分成两类，

SVM对于大部分的普通人来说，要完全理解其中的数学是非常困难的，所以要让这些普通人理解，得要把里面的数学知识用简单的语言去讲解才行。我就是属于绝大多数的普通人，为了看明白SVM，看了不少的资料，这里把我的心得分享分享。

本文将介绍机器学习中一个非常重要的算法，叫做SVM，中文翻译支持向量机。首先看一组例子来解释这个算法。有一组数据如图所示，有红色的点和蓝色的点，代表了两种分类的数据，现在我们要做的是如何将这两种数据准确的分隔开来。那么svm要做的就是找到最佳的一条直线。那

SVM对于大部分的普通人来说，要完全理解其中的数学是非常困难的，所以要让这些普通人理解，得要把里面的数学知识用简单的语言去讲解才行。我就是属于绝大多数的普通人，为了看明白SVM，看了不少的资料，这里把我的心得分享分享。

支持向量机SVM的目标非常简单，找到一条直线划分两个类别，并让种类别之间保持了一条尽可能宽敞的街道，其被称为最大间隔分类。我们注意到添加更多的样本点在“街道”外并不会影响到判定边界，因为判定边界是由位于“街道”边缘的样本点确定的，这些样本点被称为“支持向量

支持向量机支持向量机的思路和logistic回归的不同点：一个考虑局部，一个考虑全局。Y∈{+1， -1}是样本的标签，分别代表两个不同的类。这里我们需要用这些样本去训练学习一个线性分类器（超平面）：f=sgn，也就是wTx + b大于0的时候，输出+1，

当我们在已知参数的情况下，如何用带有核函数的支持向量机去训练假设函数呢?我们最小化下面这个函数的时候，就可以得到参数向量：。现在还有两个系数没有选择，C 和 σ^2 。现在我们用数据实际观察一下 C 对 SVM 的影响。特征 f 变化激烈，因此表现为高方差

支持向量机是一种强大的机器学习算法，和神经网络相比，它在学习复杂的非线性方程时，能够提供更清晰和更加强大的方式。为了学习支持向量机，我们可以先从逻辑回归开始，看看如何经过小小的改动能得到支持向量机。我们把这个图像稍微修改一下，趋势与逻辑回归相似，就变成了支

支持向量机，作为传统机器学习的一个非常重要的分类算法，它是一种通用的前馈网络类型，最早是由Vladimir N.Vapnik 和 Alexey Ya.Chervonenkis在1963年提出，目前的版本是Corinna Cortes 和 Vapnik在19

SVM算法是有监督的数据挖掘算法，是一种二分类算法, 在非线性分类方面有明显优势；选择一个svm实现lib或软件，将准备好的这些向量和label带入训练，调整参数得到效果满足要求的模型。

在这篇文章中，我们希望读者能对支持向量机的工作方式有更高层次的理解。因此本文将更专注于培养直觉理解而不是严密的数学证明，这意味着我们会尽可能跳过数学细节而建立其工作方式的直观理解。因此 Statsbot 团队将在不使用高深数学的前提下向各位读者介绍 SVM