SVM-支持向量機原理詳解與實踐

前言

去年由于工作項目的需要實際運用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量機和人工神經網絡算法，主要是實現項目中的實時采集圖片（工業高速攝像頭采集）的圖像識別的這一部分功能，雖然幾經波折，但是還好最終還算順利完成了項目的任務，忙碌一年，趁著放假有時間好好整理并總結一下，本文的內容包括：前面的部分是對支持向量機原理的分析，后半部分主要直接上手的一些實踐的內容。

本文的原理部分針對支持向量機的原理，特別拉格朗日對偶性，求解拉個拉格朗日函數，以及和函數與核技巧再到軟間隔和正則化等重要內容做了一些討論。

實踐部分的目標則是通過對實踐時碰到的問題，調參的過程的講解可以對前半部分講解的SVM原理部分的內容有一個更深入的了解。

SVM、機器學習與深度學習

人工智能領域

在大數據，人工智能的時代，深度學習可以說火得一塌糊涂。美國硅谷的大公司都在布局著這個領域，而中國國內，騰訊，百度，阿里巴巴等等知名企業也都在這個領域爭先發力，2017年初，百度迎來陸奇-前微軟全球執行副總裁，人工智能領域世界級的權威，要知道百度還有人工智能大牛Andrew Ng – 吳恩達。所有跡象表明人工智能必然是繼互聯網之后的全球各大公司甚至國家必爭的高地。

機器學習與深度學習

由于深度學習在大數據預測能力上的卓越表現，當下出現了深度學習是否會替代傳統

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SVM-支持向量机原理详解与实践之一的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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