使用 python手动实现了SVM支持向量机 核函数 软间隔

支持向量机SVM，回归。

SVM支持向量机Python实现，大家可以当备用资料存储，也可以直接实际操作

支持向量机SVM所使用的数据集,包括非线性数据集train_kernel.txt 及test_kernel.txt;train_linear.txt 及test_linearl.txt;train_m

SVM支持向量机核方法笔记含推导与证明.pdf支持向量机Support Vector Machine SVM是一类按监督学习supervised learning方式对数据进行二元分类的广义线性分类

支持向量机核函数部分外文文献,都是当前比较新的东西

描述了基于RBF核函数的支持向量机参数选择问题，供大家确定支持向量机参数时参考

继神经网络方法之后,支持向量机成为机器学习领域中的有效方法,但是核函数的评价和选取问题一直存在。该文从结构风险出 发,通过经验风险和置信区间2个方面对核函数的性能进行量化,给出评价核函数性能的公式,指

支持向量机通俗导论:理解SVM的三层境界从零构建支持向量机(SVM)

能具体实现支持向量机分类、聚类，训练和测试，支持高斯分布的训练和测试

结合《统计学习方法》以及一些资料，写出自己对SVM算法的理解，并且用Python+Numpy实现了SMO算法