一个周末都在看支持向量机的东西,看出了一些端倪,不过还不深入,有时间以后继续深入学习。
简单地说,就是先将问题简化,对于线性问题进行研究,找出最大间隔超平面(线性可分),对集合进行分类。然后将问题进行扩展,通过核函数,将问题由一维进化到多维,通过拟合的方式,在多维空间内对集合进行分类,解决线性不可分问题。
问题的推导比较复杂,看了个大概,以后用到了再学习,没时间记住结论就可以了。
下面几个博客写得很好:
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html
http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837
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