引言 这一小节介绍一下支持向量回归，我们在之前介绍的核逻辑回归使用表示定理(Representer Theorem)，将逻辑回归编程Kernel...

将软间隔支持向量机看做正则化模型 上一小节中我们介绍了软间隔支持向量机，该模型允许有错分类数据的存在，从而使模型对数据有更好的适应性，有效避免过...

引言 在上一小节中，我们介绍了核支持向量机。于是，不管是简单的问题还是复杂的问题，我们都可以做得到。然而，像高斯核的方法太复杂了，可能造成过拟合...

引言 在上一小节中，我们介绍，用二次规划的方法来求解支持向量机的问题。如果用非线性的特征转化的方式，可以在一个更复杂的Z空间里做二次规划。这种思...

引言 接下里的一系列有关机器学习的博文，我将具体的介绍常用的算法，并且希望在这个过程中尽可能地结合实际应用更加深入的理解其精髓，希望所付出的努力...