SVM与神经网络（NN）的对比
SVM的理论基础比NN更坚实，更像一门严谨的“科学”（三要素：问题的表示、问题的解决、证明）
SVM —— 严格的数学推理
NN —— 强烈依赖于工程技巧
推广能力取决于“经验风险值”和“置信范围值”，NN不能控制两者中的任何一个。
NN设计者用高超的工程技巧弥补了数学上的缺陷——设计特殊的结构，利用启发式算法，有时能得到出人意料的好结果。
2021-12-05 22:12:58
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SVM支持向量机算法的详细推导(详细到每个步骤_值得推荐)，简单易懂，有清晰的注释以及代码详解，对SVM爱好者来说绝对的福音
2021-11-21 14:34:07
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深入浅出讲解SVM的原理和应用，有点类似于傻瓜式的教学方法，个人觉得很有帮助。
SVM入门（一）SVM的八股简介
SVM入门（二）线性分类器Part 1
SVM入门（三）线性分类器Part 2
SVM入门（四）线性分类器的求解——问题的描述Part1
SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2
SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，直观角度
SVM入门（七）为何需要核函数
SVM入门（八）松弛变量。
SVM入门（九）松弛变量（续）。
SVM入门（十）将SVM用于多类分类。
2021-11-11 18:51:59
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该课程是目前讲解SVM的最详细的课程，详细的讲解了SVM的数学推导过程，SMO算法的数学推导过程，并根据最终推导的公式使用python原生代码进行了实现，公式与代码一一对应。把最难理解的SVM讲解的非常透彻。
2021-11-11 13:01:46
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结合《统计学习方法》以及一些资料，写出自己对SVM算法的理解，并且用Python+Numpy实现了SMO算法
2021-11-08 10:39:11
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c++编写的支持向量机(SVM)实现二分类
实现功能：运行后会弹出图形坐标系，左键点击能产生第一类的数据点，点击鼠标中键后可再点击左键产生第二类的数据点，再点击鼠标中键后会在坐标系中画出分类超平面
2021-10-26 13:48:41
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