摘要：
1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机（SVM）。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分： 1. SVM理论本身：包括最大间隔超平面（Maximum Margin Classifier），拉格朗日对偶（Lagrange Duality），支持向量（Support Vector），核函数（Kern 阅读全文
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如下所示，是我在看《这就是搜索引擎》这本书之后，画的一个框架图： 阅读全文
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首先，对于支持向量机（SVM）的简单总结： 1. Maximum Margin Classifier 2. Lagrange Duality 3. Support Vector 4. Kernel 5. Outliers 6. Sequential Minimal Optimization 详细的理 阅读全文