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4、的三层境界）分类：30.MachineL&DataMining2012-06-0122:48133143人阅读评论(250)收藏编辑删除v_JULY_vhypervector算法优化数据挖掘目录(?)[+]支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）作者：July、pluskid；致谢：白石、JerryLead访问：5397955次出处：结构之法算法之道blog。积分：28602分排名：第45名原创：140篇转载：0篇前言译文：5篇评论：11271条动笔写这个支持向量机(supportvectormachin

5、e)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就博客公告并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写①.本blog开通于2010年10月11得不错了(见文末参考链接)，但在描述数学公式的时候还是显得不够。得益于同学白石的数学证明，我还是想尝试日，高级C++/算法交流群：128691433；北京程序员联盟：写一下，希望本文在兼顾通俗易懂的基础上，真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文172727781。②.狂热算法，热爱数据挖掘

6、，关注机器学习、统计分章。析，爱好文学数学。③.微博：@研究者July，邮箱：zhoulei97@aliyun.com，或本文在写的过程中，参考了不少资料，包括《支持向量机导论》、《统计学习方法》及网友pluskid的支持向量zhoulei0907@yahoo.cn，July，二零一三年八月七日。机系列等等，于此，还是一篇学习笔记，只是加入了自己的理解和总结，有任何不妥之处，还望海涵。全文宏观上整体认识支持向量机的概念和用处，微观上深究部分定理的来龙去脉，证明及原理细节，力求深入浅出&通俗易懂。我的微博同时

7、，阅读本文时建议大家尽量使用chrome等浏览器，如此公式才能更好的显示，再者，阅读时可拿张纸和笔研究者July北京朝阳区出来，把本文所有定理.公式都亲自推导一遍或者直接打印下来（可直接打印网页版，享受随时随地思考、演算的加关注极致快感），在文稿上演算。Ok，还是那句原话，有任何问题，欢迎任何人随时不吝指正&赐教，感谢。上午瞥了一下，格式稍有错乱，某些图片符号公式链接无法正常显示，下次请记得给出原文地址：http://t.cn/zOeaL7j，第一层、了解SVM至少当显示出了问题时，有原1.0、什么是支持向

8、量机SVM文可考，谢谢。[转]:SVM研究人员必读：<理解SVM的三层要明白什么是SVM，便得从分类说起。境界-支持向量机通俗导论>http://t.cn/8kA7IQA分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，34分钟前转发(1)

9、评论(7)而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法(至于具体什么是监督学习与非监督学习，请参见此系列MachineL&DataMining第一篇)，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。文章分类支持向量机(SVM)是90年

10、代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良03.Algorithms（实现）(9)01.Algorithms（研究）(27)好统计规律的目的。02.Algorithms（后续）(22)对于不想深究SVM原理的同学或比如就只想看看SVM是干嘛的，那么，了解到这里便足够了，不需上层。而对04.Algorithms（讨论）(1)05.MS100'original(7)于那些喜欢深入研究

11、一个东西的同学，甚至究其本质的，咱们则还有很长的一段路要走，万里长征，咱们开始迈06.MS100'answers(13)第一步吧，相信你能走完。07.MS100'classify(4)blog.csdn.net/v_july_v/article/details/76248371/3613-11-25支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）-结构之法算法之道-博客频道-CSDN.NET08.MS100'oneKe