关于SVM(support vector machine)----支持向量机的一个故事
一、预告篇:
很久很久以前,有个SVM, 然后,……………………被deep learning 杀死了……………………………………
.
完结……撒花
二、正式篇
好吧,关于支持向量机有一个故事 ,故事是这样子的:
在很久以前的情人节,大侠要去救他的爱人,但魔鬼和他玩了一个游戏。
魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球,说:“你用一根棍分开它们?要求:尽量在放更多球之后,仍然适用。”
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于是大侠这样放,干的不错?
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然后魔鬼,又在桌上放了更多的球,似乎有一个球站错了阵营。
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SVM就是试图把棍放在最佳位置,好让在棍的两边有尽可能大的间隙。
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现在即使魔鬼放了更多的球,棍仍然是一个好的分界线。
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然后,在SVM 工具箱中有另一个更加重要的 trick。 魔鬼看到大侠已经学会了一个trick,于是魔鬼给了大侠一个新的挑战。
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现在,大侠没有棍可以很好帮他分开两种球了,现在怎么办呢?当然像所有武侠片中一样大侠桌子一拍,球飞到空中。然后,凭借大侠的轻功,大侠抓起一张纸,插到了两种球的中间。
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现在,从魔鬼的角度看这些球,这些球看起来像是被一条曲线分开了。
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再之后,无聊的大人们,把这些球叫做数据 「data」,把棍子 叫做分类器 「classifier」, 最大间隙trick 叫做最优化「optimization」, 拍桌子叫做核「kernelling」, 那张纸叫做超平面「hyperplane」。
文章来源:
0、http://www.cnblogs.com/sunbinbin/p/5827449.html
SVM其他链接:
1、http://www.jianshu.com/p/4e7103978c92
-- SVM通俗理解
2、http://www.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=371987
--核函数相关,那个会转的图不错
3、http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837
--SVM大全,从入门到放弃
4、http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
--一个很不错的svm网站,内部有个黑框,可以自行调整参数C,ε,对线性核RBF核会有个直观感受
5、http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812
--SVM的细致推导,源自一个网易公开课,
6、https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine
--wiki百科--自由的百科全书
7、http://open.163.com/movie/2008/1/C/6/M6SGF6VB4_M6SGJVMC6.html
---Andrew Ng,机器学习大神
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