支持向量機(SVM)入門（一~三）
按:以前的文章從新彙編一下,修改了一些錯誤和不當的說法，一塊兒複習,而後繼續SVM之旅. （一）SVM的八股簡介 支持向量機(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik於1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優點，並可以推廣應用到函數擬合等其餘機器學習問題中[10]。 支持向量機方法是創建在統計學習理論的VC 維理論和結構風險最
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