摘要：
SVM -支持向量机原理详解与实践之四 SVM原理分析 SMO算法分析 SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次规划的优化算法，特使对线性SVM和稀疏数据性能更优。在正式介绍SMO算法之前，首先要了解坐标上升法。 坐标上升法(Coordinate asce 阅读全文
摘要：
SVM -支持向量机原理详解与实践之二 SVM原理分析 以下内容接上篇。 拉格朗日对偶性（Largrange duality）深入分析 前面提到了支持向量机的凸优化问题中拉格朗日对偶性的重要性。 因为通过应用拉格朗日对偶性我们可以寻找到最优超平面的二次最优化， 所以以下可以将寻找最优超平面二次最优化 阅读全文
摘要：
SVM -支持向量机原理详解与实践之三 什么是核 什么是核，核其实就是一种特殊的函数，更确切的说是核技巧（Kernel trick），清楚的明白这一点很重要。 为什么说是核技巧呢？回顾到我们的对偶问题： 映射到特征空间后约束条件不变，则为： 在原始特征空间中主要是求，也就是和的内积(Inner Pr 阅读全文
摘要：
目录(?)[+] SVM-支持向量机原理详解与实践 前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法，主要是实现项目中的实时采集图片（工业高速摄像头采集）的图像识别的这一部分功能，虽然几经波折，但是还好最终还算顺利完成了项目的任务，忙碌一年，趁着放假有时 阅读全文