摘要：
最近看了张学工老师的《关于统计学习理论与支持向量机》和Vapnik的《Support Vector Networks》两篇文章。张学工老师是国内接触SVM比较早的学者，他的这篇文章算是支持向量机的一个综述；而Vapnik先生是SVM的发明者，SVM大牛中的大牛。他的这篇文章据说是支持向量机的第一篇论文。 我看文献的习惯是先找一篇国内比较好的综述进行阅读，然后从这篇文章中去找相应的... 阅读全文
摘要：
上学的时候，在《模式识别》课程里面接触到支持向量机，但说实话，那时候对它一知半解。虽然当时完成了一个大作业，效果也不错，但终究对它有一种似是而非的感觉。为了不让这种感觉再继续下去，这段时间好好研究一下。接下来会用几篇日志记载这段时间的收获。 要学习支持向量机，先从我教材《模式识别》（边肇祺，张学工版）出发。这次看书的时候对书上297页的一个地方，也就是最优分类面： 的分类间隔是 具体怎么推导出来有点不明白，书上的推导过程是放在4.1节即“线性判别函数”那一节。现在来看看具体的推导过程： 给出两类情况下判别函数为线性的一般表达式： （1） 式中x是d维特征向量，... 阅读全文