摘要：
在之前关于 support vector 的推导中，我们提到了 dual ，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于 SVM 的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式： 阅读全文
摘要：
作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章，我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法。确确实实只是简单介绍一下，原因主要有两个：第一这类优化算法，特别是牵涉到实现细节的时候，干巴巴地讲算法不太好玩，有时候... 阅读全文
摘要：
在最开始讨论支持向量机的时候，我们就假定，数据是线性可分的，亦即我们可以找到一个可行的超平面将数据完全分开。后来为了处理非线性数据，使用 Kernel 方法对原来的线性 SVM 进行了推广，使得非线性的的情况也能处理。虽然通过映射ϕ(⋅)将原始数据映射到高维空间之后，能够线性分隔的概率大大增加... 阅读全文
摘要：
前面我们介绍了线性情况下的支持向量机，它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的。不过，由于是线性方法，所以对非线性的数据就没有办法处理了。例如图中的两类数据，分别分布为两个圆圈的形状，不论是任何高级的分类器，只要它是线性的，就没法处理，SVM 也不行。因为这样的数据本身就是线性不... 阅读全文
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paper4中介绍了支持向量机，结果说到 Maximum Margin Classifier ，到最后都没有说“支持向量”到底是什么东西。不妨回忆一下上次最后一张图： 可以看到两个支撑着中间的 gap 的超平面，它们到中间的 separating hyper plane 的距离相等（想想看：... 阅读全文
摘要：
支持向量机即Support Vector Machine，简称 SVM 。我最开始听说这头机器的名号的时候，一种神秘感就油然而生，似乎把 Support 这么一个具体的动作和 Vector 这么一个抽象的概念拼到一起，然后再做成一个 Machine ，一听就很玄了！ 不过后来我才知道，... 阅读全文
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功能描述】存储文件【软件界面】MATLAB->File->Save Workspace As将变量存入硬盘中指定路径。【函数用法】save：该函数将所有workspace中变量用二进制格式保存在当前工作目录的matlab.mat文件下，可以使用load函数重新载入数据，文件可以用各种matlab数据... 阅读全文