支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)

关于支持向量机很好的书.《支持向量机导论》是一本综合介绍支持向量机各项标准技术的著作，书中从学习方法到超平面，核函数，泛化性理论，最优化理论，最后总结到支持向量机理论，并介绍了其实现技术和应用。

介绍支持向量机的一本很不错的书，从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进的介绍了相关背景知识，包括线性分类器，核函数特征空间，推广性理论和优化理论，从而很自然的引出了支持向量机算法。

支持向量机导论(中文).pdf 高清质保

运用libSVM支持向量机算法对数据进行简单的处理,

封装的支持向量机（SVM）的C++类，可以研究一下

超经典的支持向量机svm分类算法,很适合初学者用

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

Vapnik 提出的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信范围值最小化作为优化目标,即SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法

支持向量机的多重简单理解，相关概念全面，对初学者帮助大

OpenCV中集成了多种机器学习算法供我们方便使用,如果我们要训练数据进行分类,不用自己写分类器,只需要调用相应的库和类即可轻松实现。本文重点不在于介绍机器学习原理及数学推导,着重介绍OpenCV中的