重新出发_砥砺前行

深入SVM

比较系统讲解SVM的理论知识

SVM 是在逻辑回归的基础上发展的，分割面需要间隔最大

逻辑回归

SVM

Robustness(选择MARGIN 最大的原因)

SVM 要把正确分类第一位，，然后才考虑间隔距离

SVM OUTLIERS

Outliers 有另外文章详细介绍

目前大部分python算法库都能够自动忽略掉outliers(异常值)

下面是一些技巧（留意：SVM 是线性分割的）

有些教程也叫Kernel Trick,,增加一个feature 引入Z轴平面

add feature z = x*x +y*y

Add feature : z = !x!

升维SVM解决然后降维变成非线性的，，

SVM 算法使用中的参数

kernel

gamma

SVM 中导致overfitting 的原因

三个参数调的不对

总结SVM使用场合：

适用于分类问题，有清晰的分界面

数据集过大的时候不适用

噪音过多的时候，效果不好

人工智能技术文章list

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