详细讲解了支持向量机的设计过程

支持向量机(SVM)适用于分类的方法，本文档很适合初学者了解其原理。

支持向量机 (SVM) 是一个非常经典且高效的 分类模型. 但是, 支持向量机中涉及许多复杂 的数学推导, 并需要比较强的凸优化基础, 使 得有些初学者虽下大量时间和精力研读, 但仍 一头雾水, 最终对其望而却步. 本文旨在从零 构建支持向量机, 涵盖从思想到形式化, 再简 化, 最后实现的完整过程, 并展现其完整思想 脉络和所有公式推导细节. 本文力图做到逻辑 清晰而删繁就简, 避免引入不必要的概念, 记 号等. 此外, 本文并不需要读者有凸优化的基 础, 以减轻读者的负担. 对于用到的优化技术, 在文中均有其介绍. 尽管现在深度学习十分流行, 了解支持向量机 的原理, 对想法的形式化, 简化, 及一步步使模 型更一般化的过程, 及其具体实现仍然有其研 究价值. 另一方面, 支持向量机仍有其一席之 地. 相比深度神经网络, 支持向量机特别擅长 于特征维数多于样本数的情况, 而小样本学习 至今仍是深度学习的一大难题.

实现了拉格朗日，KKT条件SVM判断，通过SMO算法求得最佳aplpa。文件夹包括数据，*.py,*.ipynb文件

《支持向量回归机及其应用研究_田英杰》，matlab中文论坛faruto版主推荐的一篇文献，帮助理解SVM。

主要为大家详细介绍了Python中支持向量机SVM的使用方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

经典书籍《统计学习方法》李航，第7章 支持向量机（SVM）-Python代码

对多分类支持向量机几种算法进行分析, 系统地比较了各种算法的性能

支持向量机C++.zip，做开发的识别的，经常使用的非常经典的分类方法

数据融合matlab代码TimeSeries_Classifier 使用神经网络和SVM对时间序列/顺序数据进行分类 使用前馈网络（具有递归神经网络扩展）和支持向量机算法对时间序列模式进行分类时的比较 语： Matlab的 代码： 神经网络（具有RNN扩展的前馈）： 支持向量机（SVM） 资料集：