支持向量机-一个简单的解释？ - | 因此，我试图了解SVM算法的工作原理，但是我无法弄清楚如何在n维平面的点上转换某些数据集，这些数据集具有数学意义，以便通过超平面将点分离并分类。 。 这里有一个例子，他们试图使老虎和大象的图片分类，他们说“我们将它们数字化为100x100像素的图像...

Python 支持向量机分类器的实现 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane) SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个