摘要： $\bullet$ 特征值分解。 特征值分解是针对方阵的，而且这个方阵必须能够相似对角化(如果不了解可以先去阅读一下矩阵相似的博客)，那么就有 $$P^{-1}AP = \Lambda \; \Rightarrow \; A = P\Lambda P^{-1}$$ 其中 $P$ 由特征向量构成，$\ 阅读全文

摘要： 支持向量机是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 模型包括以下几类： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性可分支持向量机； 当训练样本近似线性可分时，通过软间隔最大化，学习一个线性支持向量机； 当训练样 阅读全文