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训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN）=>得到结果
3.1例子：
图中哪条线对于区分两类小球好呢？
3.2 SVM寻找区分两类的超平面（hyper plane), 使边际(margin)最大
总共可以有多少个可能的超平面？无数条
如何选取使边际(margin)最大的超平面 (Max Margin Hyperplane)？
超平面到一侧最近点的距离等于到另一侧最近点的距离，两侧的两个超平面平行
3.3. 线性可区分(linear separable) 和 线性不可区分 （linear inseparable)
有两类，分别是线性可区分和线性不可区分，我们先讲线性可区分
超平面可定义为：
w : weight vector
X 是训练实例
b ：bias
4.1 假设2维特征向量：X = (x1, X2)
把 b 想象为额外的 wight
超平面方程变为：
所有超平面右上方的点满足：
所有超平面左下方的点满足：
调整weight，使超平面定义边际的两边：
综合以上两个式子得到：
决定决策边界的数据叫做支持向量，它决定了margin到底是多少
分界的超平面和H1或H2上任意一点的距离为 ：
(i.e.: 其中||W||是向量的范数(norm))
所以，最大边际距离为：
5.1 SVM如何找出最大边际的超平面呢(MMH)？
利用一些数学推倒，以上公式 （1）可变为有限制的凸优化问题(convex quadratic optimization)
利用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件和拉格朗日公式，可以推出MMH可以被表示为以下“决定边界 (decision boundary)”
其中，
yi是支持向量点xi的类别标记
X^T是要测试的实例
具体的公式推导，可以自己在纸上推到试试。
支持向量机的基本原理答：SVM是一种有监督的学习方法，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的方法还有决策树归纳算法等。支持向量机的应用实例 支持向量机是一种监督模式识别和机器学习方法，采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化。通过核函数间接实现非线性分类或函数回归，支持向量机...
支持向量机的基本原理是什么?答：支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b（4.14）假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即 基坑降水工程的环境效应与评价...
支持向量机的英文缩写是答：支持向量机（英语：Support Vector Machine, 简称SVM)，是一种有监督学习方法，可被广泛应用于统计分类以及线性回归。Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为...
支持向量机的基本原理答：可能有许多超平面可以把数据分类。最佳超平面的一个合理选择是以最大间隔把两个类分开的超平面。因此，要选择能够让到每边最近的数据点的距离最大化的超平面。如果存在这样的超平面，则称为最大间隔超平面，而其定义的线性分类器被称为最大间隔分类器，或者叫做最佳稳定性感知器。除了进行线性分类之外，SVM...
简述svm算法的原理答：svm算法是在数据中找出最优间隔平面，如果数据线性不可分，那么可以使用核函数
svm mode是什么技术?答：svm mode是指AMD的虚拟化技术。SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在计算机中，虚拟化是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以比原本的组态更好的方式来...
什么是向量机,有什么作用呢?答：向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别（face recognition）、文本分类（text categorization）、笔迹识别（handwriting recognition）、生物信息学等。向量机原理：支持向量机（SVM）是机器学习算法之一，是二分类算法。给定一组训练样本集，如图，样本数据集是二维的，分散在...
请高人指点!什么是支持向量机(SVM)?其本质原理是什么?答：在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到90年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论 ( StatisticalLearning...
SVM算法,包括算法原理、算法实现、核函数参数的选取、优化、系数调整...答：SVM 原理，在一个超空间找一个 切分的超平面，SVM 算法实现，主要是解决SVM公式对偶问题，常用的是SMO，SVM 核参数，隐含的将特征映射到高维空间，有兴趣可学习 learn with kernel.SVM 参数调整分两部分，1 参数调整，用上述SMO算法，2 模型选择。太累，不想写太多 ...
主板svmmode需不需要开主板svmmode什么意思答：1、svm mode是指AMD的虚拟化技术。2、SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。3、在计算机中，虚拟化是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以比原本的组态更...
