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1 范数
向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度，或者向量到零点的距离，或者相应的两个点之间的距离。
2 距离
欧式距离（对应L2范数）：最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中。n维空间中两个点x1(x11,x12,…,x1n)与 x2(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离：
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常见 1-范数、2-范数（欧几里得范数）
vecnorm和norm
vecnorm 应用
计算欧式距离别再傻憨憨地去背两点之间的距离公式了&am…
L2范数-欧几里得范数
L1范数
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L2范数
L2范数、欧几里得范数一些概念。
首先，明确一点，常用到的几个概念，含义相同。
欧几里得范数（Euclidean norm） 欧式长度 L2 范数 L2距离
Euclidean norm Eucl…
欧几里得范数（L2范数）
L1范数和L2范数我们应该经常接触，但是欧几里得范数可能有些人听着会有些陌生，乍一看以为是多么难的东西，其实欧几里得范数就是L2范数，只是叫法不同而已。
L1范数
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。
L2范数（欧几…
SVM原理及代码实现（学习笔记）
1.概念 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解…
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基于最大间隔分隔数据
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SVM算法—原理讲解
原文作者：奔跑的前浪 原文地址：svm算法 最通俗易懂讲解 最近在学习svm算法，借此文章记录自己的学习过程，在学习时很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计，若有不足的地方，请海涵；svm算法通俗的理解…
SVM --从“原理”到实现
零. 本文所有代码均能在我 github上的 DML 找到，顺便求点Star
一.引入 从一开始接触机器学习，就感觉SVM（支持向量机 Support Vector Machine）就是高端大气上档次的代名词啊，在深度学习出来之前一直都力压ANN一头&…
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Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面，并且使…
SVM 原理详解，通俗易懂
看了该作者的文章，瞬间膜拜了！讲得太好了！
转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html
（一）SVM的简介
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机器学习笔记6：SVM基本原理
SVM的基本原理： 1、最大间隔原则 2、对偶表示 3、KKT条件
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