本文只是简单介绍一下SVM的理论框架,想要详细了解当中细节问题处理可以参看后续章节或者网上各种详细资料.推荐Andrew Ng的斯坦福大学机器学习课程. 年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,亦能获得良好统计规律的目的. 简单的讲支持向量机(SVM)是一种分类模型,对于待分类的数据,我们总能找到一种超平面把它分割开来,当确立了这一超平面(下图a)后,我们要做的是最大化最近…