支持向量机

雷锋网 AI 科技评论按，本文为 韦易笑 在知乎问题 如何学习SVM（支持向量机）以及改进实现SVM算法程序 下面的回复，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论获其授权转载。以下为正文： 学习 SVM 的最好方法是实现一个 SVM，可讲理论的很多，讲实现的太少了

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按，本文作者张皓，目前为南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。 个人主页： https://lamda.nju.edu.cn/zhangh 。该文为其给雷锋网 A

原文作者：Renata Ghisloti Duarte de Souza许多机器学习文章中都提到支持向量机算法的神奇。但，当我用它来处理真实数据以获得较高精度的分类模型时，我发现了几个问题。本文所提到的模型是基于 R 语言中的包 e1071 所实现的。 首先，你需要安装该软件包并加载之：install.packages

简介掌握机器学习算法不再是天方夜谭的事情。大多数初学者都是从回归模型学起。虽然回归模型简单易学易上手，但是它能解决我们的需求吗？当然不行！因为除了回归模型外我们还可以构建许多模型。我们可以把机器学习算法看成包含剑、锋刃、弓箭和匕首等武器的兵器库。你拥有各式各样的工具，但是你应该在恰当的时间点使用它们。比如，我们可以把回

什么是分类分析？ 让我们思考一个例子。假设某总体50%是男性，50% 是女性。你想要通过一个样本（集）获取一些规则，以确定总体其余部分成员的性别。使用支持向量机，相当于建立一个判断某人是男是女的机器。这是个典型的分类问题。我们试图通过一些规则，把总体分为两个可能的部分。出于简便考虑，这里假设两个用来区分的要素