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为什么当使用逗号分隔的形式而不是公式形式时，SVM可以工作？R

SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。当使用逗号分隔的形式而不是公式形式时，SVM仍然可以工作，这是因为SVM的核心思想是通过找到一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。这个超平面可以通过计算样本点之间的距离和间隔来确定。

具体来说，当使用逗号分隔的形式时，SVM将样本点表示为特征向量的形式，其中每个特征对应一个维度。通过计算特征向量之间的距离，SVM可以确定最优的超平面，使得不同类别的样本点在超平面两侧分布，并且使得两侧的间隔最大化。这样可以有效地将不同类别的样本点分开。

SVM的优势在于其具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于处理高维数据和非线性问题。它在许多领域都有广泛的应用，包括图像分类、文本分类、生物信息学等。

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支持向量机（SVM）的分析及python实现「建议收藏」

(本文所有代码都是基于python3.6的，数据及源码下载：传送门 ##引言今天我们算是要来分享一个“高级”的机器学习算法了——SVM。大家自学机器学习一般都会看斯坦福的CS229讲义，初学者们大都从回归开始步入机器学习的大门。诚然回归学习起来与使用起来都很简单，但是这能达到我们的目的么？肯定不够的，要知道，我们可以做的不仅仅是回归。如果我们把机器学习算法看作是一种带斧子，剑，刀，弓，匕首等的武器，你有各种各样的工具，但你应该学会在正确的时间使用它们。打个比方，我们通常认为“回归”是一种能够有效地切割和切割数据的剑，但它不能处理高度复杂的数据。相反，“支持向量机”就像一把锋利的刀——它适用于更小的数据集(因为在大数据集上，由于SVM的优化算法问题，它的训练复杂度会很高），但它在构建模型时更加强大和有效。 ##什么是支持向量机 “支持向量机”(SVM)是一种监督机器学习算法，可用于分类或回归挑战。然而，它主要用于分类问题。在这个算法中，我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点，每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后，我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。如下图所示：

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写给人类的机器学习 2.2 监督学习 II

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第5章支持向量机

第5章支持向量机来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目译者：@QiaoXie 校对：@飞龙支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合复杂的分类，而中小型的数据集分类中很少用到。本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。线性支持向量机分类 SV

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Day2-数据结构

（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。

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R语言入门之数据的导入和导出

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生信学习-Day5-数据结构

（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。

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SVM 的核函数选择和调参

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酷！求字符串中数字之和的高级方法

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关于SVM，面试官们都怎么问

持续准备面试中。。。准备的过程中，慢慢发现，如果死记硬背的话很难，可当推导一遍并且细细研究里面的缘由的话，面试起来应该什么都不怕，问什么问题都可以由公式推导得到结论，不管问什么，公式摆在那里，影响这个公式的变量就在那，你问什么我答什么。。共勉！！

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支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）【转载】

原文链接：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837

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一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。

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Python快速实战机器学习(5) 支持向量机

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