摘要：
转自 http://hi.baidu.com/liuzhiliangliang/blog/item/bfbb5b277cf05c1c918f9d8c.html#0博主提出的观点如题目，感觉这是SVM的基本问题，却在论文中被忽视，只能说悲剧。不说了，原文奉上：在有些关于SVM的论文中，一些作者认为SVM只依赖于支撑向量集，所以：即使训练样本中只包含支撑向量集，也可以得到与之前一样的SVM模型。这种观点是错误的，因为支撑向量集的产生，是所有样本共同作用的结果，如果缺少任何一个样本都有可能产生不同的SVM模型。所谓支撑向量，只是说是用该训练集得到的SVM模型在进行决策时只依赖于此支撑向量集，其它的非 阅读全文
摘要：
多变量分析：1.PCA它是通过变量的线性组合来解释一组变量的方差-协方差的结构。PCA是用来降维的。用PCA的主要原因：数据压缩.：PCA通常用来把包含大量信息原始数据压缩到新的复合变量或者维度的较小的集合，同时损失做少的信息。Interpretation.PCA can be used to discover important features of a large data set. It often reveals relationships that were previously unsuspected, thereby allowing interpretations of th 阅读全文