摘要：
凸集，凸函数，凸优化问题，线性规划，二次规划，二次约束二次规划，半正定规划 一、总结 一句话总结： 凸函数几何意义：表示为函数任意两点连线上的值大于对应自变量处的函数值 凸优化：凸优化，或叫做凸最优化，凸最小化。研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。 1、什么是凸优化？ 凸优化：凸优化，或叫做凸最优 阅读全文
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凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 一、总结 一句话总结： 凸集：集合C内任意两点间的线段均包含在集合C形成的区域内，则称集合C为凸集 二、凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 转自或参考：凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划https://blog.csdn.net/watermelon12138/arti 阅读全文
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SVM（支持向量机）总结 一、总结 一句话总结： 对SVM, 要记住的点: 名字由来, trick1 ( 将两类数据分成正负两类: +1, -1); trick 2 ( 对于支持向量: wx + b = 1); trick 4 soft margin and slack varible; trick 阅读全文
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SVM非线性分类原理实验 一、总结 一句话总结： 到更高维度去找可以分类的超平面（无限维度的平面中必然可分） 二、解密SVM系列（四）：SVM非线性分类原理实验 转自或参考：解密SVM系列（四）：SVM非线性分类原理实验 - gccbuaa - 博客园https://www.cnblogs.com/ 阅读全文
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SVM处理非线性问题 一、总结 一句话总结： 【利用核函数】：到更高维度去找可以分类的超平面（无限维度的平面中必然可分）。 【软间隔和正则化】：有限制地降低分类要求，允许一部分样本（不满足的样本要尽量少）不满足。 1、在现实任务中，原始样本空间也许并不存在一个能正确划分两类样本的超平面，那这个时候应 阅读全文