SVM(支持向量机)入门

本篇文章主要是针对支持向量机的初学者，重点介绍支持向量机的由来，及其理论推导。

在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征: (1)SVM可以

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运用libSVM支持向量机算法对数据进行简单的处理,

本程序应用SVM为基础，核函数采用高斯核函数，数据为手写数字数据1和9，用smo加速算法，识别正确率达99.4%，而且我博客有讲解

主要为大家详细介绍了Python机器学习之SVM支持向量机,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

这是个用于实现支持向量机模型的工具包，可以免去编程的麻烦，值得学习和分享。

封装的支持向量机（SVM）的C++类，可以研究一下

包括机器学习SVM的PPT，word，PDF，txt等多个合集文件。