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sxiaodong

金虫 (小有名气)

[交流] 机器学习及SVM 已有4人参与

大家有没有知道SVM比较好的学习教材或是资料。我手里有一份,但是感觉里面讲的太深。数学公式给的比较乱。没有一定的逻辑性!
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岁月不居,天道酬勤。
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xxxatxmc

新虫 (小有名气)

★ ★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
webbery: 金币+2, 感谢经验分享 2013-03-19 08:01:29
想简简单单就把SVM搞懂是不太可能的,要不你就随便知道个大概就行,要不就要深入了解。

呵呵,我觉得你这样的心态就看看下面这个简单的就行了,SVM看似简单里面的水很深

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  • 附件 1 : SVM入门.pdf
  • 2013-03-18 20:31:06, 541.31 K
世事皆虚幻
2楼2013-03-18 20:31:31
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xxxatxmc

新虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
3楼: Originally posted by sxiaodong at 2013-03-19 08:24:23
谢谢你了!我不是只是想简单的了解一下!我想去学这个!但是我手里缺少教材!
...

嗯,这样的话推荐下载大量英文原著看,现在最经典的教材就是 bishop的pattern recognition and machine leaning 以及 machine learning : a probabilistic perspective
这是通用教材,如果要深入了解SVM,还有其他很多英文资料,你应该学会自己搜索。同时一个小建议,哈哈:要学好不要看中文的东西……不过李航的《机器学习》适合入门
世事皆虚幻
4楼2013-03-19 12:41:20
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普通回帖

sxiaodong

金虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by xxxatxmc at 2013-03-18 20:31:31
想简简单单就把SVM搞懂是不太可能的,要不你就随便知道个大概就行,要不就要深入了解。

呵呵,我觉得你这样的心态就看看下面这个简单的就行了,SVM看似简单里面的水很深

谢谢你了!我不是只是想简单的了解一下!我想去学这个!但是我手里缺少教材!

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
岁月不居,天道酬勤。
3楼2013-03-19 08:24:23
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sxiaodong

金虫 (小有名气)

引用回帖:
4楼: Originally posted by xxxatxmc at 2013-03-19 12:41:20
嗯,这样的话推荐下载大量英文原著看,现在最经典的教材就是 bishop的pattern recognition and machine leaning 以及 machine learning : a probabilistic perspective
这是通用教材,如果要深入了解SVM,还有其 ...

谢谢你了大虾。。你太厉害了
岁月不居,天道酬勤。
5楼2013-03-19 13:52:51
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stonechao1

金虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
可以看一下下面的链接,SVM入门系列,讲解非常清晰。
每天进步一点点
6楼2013-03-19 18:52:10
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icefireice

铁杆木虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
如果想彻底学,就看考瓦的原著,Machine Learning Theory
7楼2013-03-19 20:14:04
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sxiaodong

金虫 (小有名气)

引用回帖:
7楼: Originally posted by icefireice at 2013-03-19 20:14:04
如果想彻底学,就看考瓦的原著,Machine Learning Theory

我在哪能弄到这本书呢 电子版的最好是
岁月不居,天道酬勤。
8楼2013-03-19 21:12:42
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sxiaodong

金虫 (小有名气)

引用回帖:
6楼: Originally posted by stonechao1 at 2013-03-19 18:52:10
可以看一下下面的链接,SVM入门系列,讲解非常清晰。

在哪呢?
岁月不居,天道酬勤。
9楼2013-03-19 21:12:52
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icefireice

铁杆木虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
8楼: Originally posted by sxiaodong at 2013-03-19 21:12:42
我在哪能弄到这本书呢 电子版的最好是...

网上应该是能搜到的,你百度一下试试吧
10楼2013-03-20 08:03:39
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