支持向量数据

呕心沥血整理的SVM学习笔记,完整总结了SVM的思想和整个求解过程,里面有诸多本人在学习过程中的想法,希望对初学者有帮助!

代码可以直接运行，没有任何问题！基于VS2010+opencv2.4.10平台！

李航老师的统计学习方法的个人笔记，此文档为阅读支持向量机部分的笔记

台湾学者林智仁的支持向量机代码，可以进行二次开发，有matlab,C++,JAVA,pathon

介绍支持向量的原理，学习教程.比较好的介绍了支持向量机理论。

本文档力求直白地介绍支持向量机SVM，其中用到的很多例子都是网上经典的SVM例子。文档适合小白入门学习使用，其中涉及的数学知识也尽可能用朴实的语言带过。希望对这方面的入门学习爱好者有帮助。

支持向量机（SVM）是一种分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。包含三个由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支

支持向量机介绍 适合初学者学习 介绍简单易懂

支持向量机SVM理论知识,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。

支持向量机的多分类实现方法及其细节，值得所有的研究SVM的人员参考。。。