SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。
SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的：
支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界）
JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。
还有一个比较通俗的简单版本的：手把手教你实现SVM算法
SVN原理比较复杂，但是思想很简单，一句话概括，就是通过某种核函数，将数据在高维空间里寻找一个最优超平面，能够将两类数据分开。
针对不同数据集，不同
2022-05-20 19:08:13
214KB
1
用matlab实现K-means算法及其图片压缩的应用，还有PCA算法的实现，有文档有注释，简单易懂，步骤详尽。
2022-05-20 09:42:35
10.82MB
1
Python编写的SVM算法，SVM算法的实现，适合直接使用，开放源代码，Supported Vector Machine。
(Python code SVM algorithm，SVM algorithm realizition，easy to use，open source，Supported Vector Machine。)
2022-05-17 19:47:02
43KB
1