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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: Re: svm请教
发信站: 南京大学小百合站 (Mon Dec 16 22:10:50 2002)


我都怀疑你的这个想法造就被实现了。
抓紧都网上搜搜吧。
至少在很多领域都已经成熟了，比如digit recognition， text catagorization
等等。
精华区->机器学习目录有个svm的应用列表阿。

【 在 helloboy (hello) 的大作中提到: 】
: 敢问一句，svm适合用于web挖掘吗？或者说,svm适合使用场合
: 【 在 fpzh (fpzh) 的大作中提到: 】
: : 原问题的Lagrange函数为原目标函数减去Lagrange乘子与约束条件的乘积
: : 原问题是最小化，对偶问题就是最大化原目标函数的Lagrange函数，约束为Lagrange函
: : 数对x的偏导为0，Lagrange乘子大于等于0
: : 对于凸二次优化问题，它的最优解和对偶问题的最优解是一样的
: : 不过还要把部分KKT条件代入到目标函数才能得到一般所看到的SvM 的形式（至少我..
: : 样认为的）
: : 具体可以看《实用最优化方法》（P255），R. Fletcher著，游兆永译，天津科技翻..
: : 版公司，
: : 1990


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