SVM资料(个人整理，对初学者很有用)下载

weixin_39820780 2019-11-06 05:30:23

里面有个人整理的支持向量机的所有基础资料，无基础的人大概一个礼拜就可以入门了，里面有LibSVM的工具箱，和一些下载的程序，某些部分我已经做了注释。
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里面有个人整理的支持向量机的所有基础资料，无基础的人大概一个礼拜就可以入门了，里面有LibSVM的工具箱，和一些下载的程序，某些部分我已经做了注释。

第一步：导包：numpy matplotlib sklearn pil 遇到了问题下载的是python三点八的Python要导包在pycharm里得settings切到三点七的或者下载一个转换的插件才能在三点八里面导包 import numpy as npfrom matplotlib import colorsfrom sklearn import svmfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn import model_selectionimport matp.

以通俗简介的方式，从浅入深介绍SVM原理和代码流程让你从此不再惧怕SVM 视频部分： 01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_SVM之线性可分时损失函数的表示08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.10_SVM之线性可分时算法整体流程11_SVM之线性可分时案例12_SVM之线性不可分时软间隔介绍13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核函数引入17_SVM之线性不可分时核函数讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较22_SVM之回归方式SVR23_SVM代码之SVR解决回归问题24_SVM之SMO思想引入25_SVM之SMO案列讲解代码部分:资料部分：

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谢谢你能看我一本正经的胡说八道。 0）缘由为什么要写这么一篇博文呢？我在很多次面试中，都被问到SVM算法。惭愧的是，我近两年一直关注深度学习算法，对SVM的理论本来就掌握得不熟，加上时间一久，被问到的时候结果可想而知。所以，思来想去，痛定思痛，还是整理一篇博文，作为自己的复习，也为可能看到这篇博文的同学带来一点启发，就更好了。记得面试的时候，被面试官问起，我说支持向量机是通过查找一个超...

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