支援向量機(Support Vector Machine, SVM)
感知演算法
線性分類器：f(x;w,b)=⟨w,x⟩+b，決策：sgn[f(x;w,b)]
線性感知機(Perception)演算法：
輸入：訓練資料D={(xi,yi)}i=1N，學習步長η
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支援向量機--support vector machine
支援向量機 支援向量機（Support Vector Machine，SVM）是Corinna Cortes等於1995年首先提出，是一種監督學習方法，核心思想是找到一個超平面對資料進行分割。用到區域性對偶理論、庫恩—塔克爾定理和核方法。 （1）區域性對偶理論（Local Duality T
Andrew Ng 機器學習筆記 11 ：支援向量機(Support Vector Machine)
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支援向量機(support vector machine)--模型的由來
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機器學習2-支援向量機(Support Vector Machine)
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支援向量機(Support Vector Machine)
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吳恩達機器學習13--支援向量機(Support Vector Machines)
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【機器學習實戰】第6章 支援向量機（Support Vector Machine / SVM）
第6章 支援向量機 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script>
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Ng第十二課：支持向量機(Support Vector Machines)（二）
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skiti-learn 支援向量機類庫（SVM）
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支援向量機通俗導論 理解SVM的三層境界
支援向量機通俗導論（理解SVM的三層境界）作者：July 。致謝：pluskid、白石、JerryLead。說明：本文最初寫於2012年6月，而後不斷反反覆覆修改&優化，修改次數達上百次，最後修改於2016年11月。宣告：本文於2012年便早已附
支援向量機原理（理解SVM的三層境界）
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支援向量機通俗導論 ——理解 SVM 的三層境界
AI菌今天要推薦的不是一本書，而是一篇關於向量機的超詳細博文：http://blog.csdn.
零基礎學Support Vector Machine(SVM)
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支援向量機（support vector machine）（二）：線性SVM
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