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我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM


支持向量机 SVM,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。但是想完全掌握 SVM 的理论知识包括 SMO 算法并不容易!红色石头之前在整理 SVM 内容的时候做了一个 PPT,比较清晰完整地介绍了 SVM。主要内容包括以下几个方面:

  • 线性 SVM
  • 对偶 SVM
  • 软间隔 SVM
  • 核 SVM
  • SMO 理论推导
  • SMO 完整代码

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源

红色石头将这些 PPT 稍加整理,发布出来。下面分别介绍:

1. 线性 SVM

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_PPT_02

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_机器学习_03

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_04


我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_05

2. 对偶 SVM

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我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_机器学习_07

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_PPT_08

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_PPT_09

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_10

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_11

3. 软间隔 SVM

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_PPT_12

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_机器学习_13

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_14

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_SVM_15

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_16

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_17

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_18

4. 核 SVM

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_机器学习_19

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_SVM_20

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_21

5. SMO 理论推导

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我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_23

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_24

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_25

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_机器学习_26

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_27

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_28

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_PPT_29

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_机器学习_30

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_31

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_32

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_33

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_34

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_SVM_35

6. SMO 完整代码

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_SVM_36

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_37

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_支持向量机_38

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_PPT_39

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_PPT_40

我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM_资源_41

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注意:PPT 的主要内容来自于林轩田的《机器学习技法》课程!不得不说,林轩田的课程真的非常棒!红色石头就是林老师课程的受惠者。我相信我的读者也有很多看过林老师的课程或者看过我写得关于林老师课程的笔记文章。SMO理论部分参考李航的《统计学习方法》,SMO 代码部分来自《机器学习实战》书籍。

想要获得完整的 PPT,直接在公众号:AI有道(ID:redstonewill)后台回复:【SVM】即可。

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