追日电影【视频】- 第35讲支持向量机（3） 机器学习-狗熊会

【视频】| 第35讲支持向量机（3） 机器学习-狗熊会不爱请闪开


大家好梦宝谷 ，鞠婧袆机器学习导论的第35节课来了。追日电影这一节复习了线性可分支持向量机与线性不可分支持向量机的模型求解西来大学。
本节课程主要内容：
线性可分支持向量机求解；
线性不可分支持向量机求解。

张老师就讲到这里口岸国旅，希望大家学的开心小希与阿树，如果有问题大家可以留言讨论一泻千里造句。
【参考文献】：
【1】邓乃扬范晓萤，田英杰著灵山侠侣。数据挖掘中的新方法-支持向量机物美vrm。科学出版社祖国之恋。2004.
　张志华教授简介　
博士，北京大学数学科学学院概率统计系教授陆猴儿。加入北京大学之前为上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师意念增高。也曾是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授迈可丽儿。
主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究棋坛小龙女。迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文莘县信息港。是美国“数学评论”的特邀评论员步练师无惨，国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。
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第一讲：机器学习简介
第二讲：机器学习的概率与统计基础
第三讲：多元正态分布与高斯图模型（1）
第四讲：多元正态分布与高斯图模型（2）
第五讲：多项式分布及其在机器学习中的应用
第六讲：机器学习中的核方法（1）
第七讲：机器学习中的核方法（2）
第八讲：机器学习中的核方法（3）
第九讲：主成分分析与主坐标分析
第十讲：核主成分分析
第十一讲：概率PCA（1）：最大似然估计
第十二讲：概率PCA（2）：最大似然估计
第十三讲：概率PCA（3）：最大期望算法
第十四讲：概率PCA（4）：期望最大算法收敛性
第十五讲：MDS方法（1）
第十六讲：MDS方法（2）
第十七讲：矩阵导数（1）
第十八讲：矩阵导数（2）
第十九讲：矩阵导数（3）
第二十讲：矩阵导数（4）
第二十一讲：谱聚类（1）
第二十二讲：谱聚类（2）
第二十三讲：谱聚类（3）
第二十四讲：谱聚类（4）
第二十五讲：Fisher判别分析（1）
第二十六讲：Fisher判别分析（2）
第二十七讲：Fisher判别分析（3）
第二十八讲：Fisher判别分析（4）
第二十九讲：核判别分析与线性分类器
第三十讲：线性分类器（1）
第三十一讲：线性分类器（2）
第三十二讲：朴素贝叶斯
第三十三讲：支持向量机（1）
第三十四讲：支持向量机（2）