数据挖掘原理与SPSS Clementine应用支持向量机教程

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14.1支持向量机基础 14.1.1机器学习的基本问题 14.1.2经验风险最小化问题 14.1.3VC维与学习一致性理论 14.1.4结构化风险最小化 14.2支持向量机的基本原理 14.2.1线性支持向量机 14.2.2广义线性支持向量机 14.2.3非线性支持向量机 14.2.3.1到高维空间的影射 14.2.3.2核函数 14.3支持向量机的实现技术 14.3.1chunking算法 14.3.2Decomposing算法 14.3.3SMO算法 14.3.5SMO算法的特点和优势 14.4支持向量回归机 14.4.1不敏感损失函数 14.4.2支持向量回归机模型 14.5支