支持向量机与图像分类蔡超授课内容1.1.简介简介2.logistic回归回归3.3.函数间隔（函数间隔（functional margin）和几何间隔（）和几何间隔（geometric margin）4.4.最优间隔分类器（最优间隔分类器（optimal margin classifier）5.5.拉格朗日对偶拉格朗日对偶（Lagrange duality）6.6.最最优间隔分类器（优间隔分类器（optimal margin classifier）7.7.核函数核函数（Kernels）1.1.核函数核函数有效性判定有效性判定8.8.规则化规则化和不可分情况处理（和不可分情况处理（Regularization and the non-separable case）9.9.坐标坐标上升法（上升法（Coordinate ascent）10.SMO优化算法（优化算法（Sequential minimal optimization）11.SMO中拉格朗日乘子的启发式选择方法中拉格朗日乘子的启发式选择方法10:55:101 引言引言一一.SVM(Support Vector Machine)的历史
