基于支持向量机的航迹追踪，基于支持向量机的航迹追踪，基于SVM的航迹矫正

目录

支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
SVM理论
Libsvm工具箱详解
简介
参数说明
易错及常见问题
完整代码和数据下载链接：基于支持向量机的航迹追踪，基于支持向量机的航迹追踪，基于SVM的航迹矫正（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88867198
SVM应用实例，基于支持向量机的航迹追踪，基于支持向量机的航迹追踪，基于SVM的航迹矫正
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结果分析
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摘要

基于支持向量机的航迹追踪，基于支持向量机的航迹追踪，基于SVM的航迹矫正，SVM原理，SVM工具箱详解，SVM常见改进方法

支持向量机SVM的详细原理

SVM的定义

支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
（1）支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器，其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。

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