读SVM入门

SVM入门
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文本分类入门（番外篇）特征选择与特征权重计算的区别

posted @ 2009-04-19 11:40 Jasper 阅读(6244) | 评论 (28)   编辑

SVM入门（十）将SVM用于多类分类

posted @ 2009-03-26 14:30 Jasper 阅读(7947) | 评论 (35)   编辑

文本分类入门（十一）特征选择方法之信息增益

posted @ 2009-03-24 14:54 Jasper 阅读(8053) | 评论 (39)   编辑

SVM入门（九）松弛变量（续）

posted @ 2009-03-17 20:04 Jasper 阅读(5506) | 评论 (25)   编辑

SVM入门（八）松弛变量

posted @ 2009-03-15 00:57 Jasper 阅读(6621) | 评论 (23)   编辑

SVM入门（七）为何需要核函数

posted @ 2009-03-06 18:36 Jasper 阅读(12198) | 评论 (34)   编辑

SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，直观角度

posted @ 2009-03-01 20:48 Jasper 阅读(6483) | 评论 (9)   编辑

SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2

posted @ 2009-02-14 01:34 Jasper 阅读(6140) | 评论 (9)   编辑

SVM入门（四）线性分类器的求解——问题的描述Part1

posted @ 2009-02-13 16:59 Jasper 阅读(6799) | 评论 (10)   编辑

SVM入门（一）至（三）Refresh

侃侃而谈SVM的入门，对于入门级别的介绍还是比较不错的，从线性分类器的问题描述及提出问题优化，到非线性分类引入核函数，松弛变量，惩罚因子，特征选择，用比较通俗的口吻娓娓道来，讲的还是不错的。赞...

当然，这是一个入门级的了解而已，更深入的还待以后更进一步的学习中...