最近研读了 Boyd 2011 年那篇关于 ADMM 的综述。我从这篇综述里整理出了一个条思路，顺着这个思路看下去，就能对 ADMM 原理和应用有个大概的了解。因此，此文可以当做 ADMM 的快速入门。

李星河，PhD学生@斯坦福理论物理研究所RebelYoung、七里香香、罗伦 等人赞同谢邀。 我不是学神！我不是学神！我不是学神！重要的话说三遍。先承认这个前提，我再来回答这个问题。

LIBSVM和LIBLINEAR都提供了多种不同的模型供使用者选择，不同的模型有各自适用的场景。下面分别介绍LIBSVM和LIBLINEAR所提供的各种模型。

在过去的十几年里，支持向量机（Support Vector Machines）应该算得上是机器学习领域影响力最大的算法了。而在SVM算法的各种实现工具中，由国立台湾大学林智仁老师开发的工具包LIBSVM，又无疑是影响力最大的。2011年LIBSVM的系统介绍论文"LIBSVM: a library for support vector machines”发表在了期刊ACM TIST(ACM Trans...

     有监督的神经网络需要我们的数据是有标注（Labeled）的，然而神经网络并不止限于处理有标注的数据，同时还能处理无标注的数据，形如：$${x^{(1)},x^{(2)},x^{(3)},...} 其中 \ x^{(i)}\in{\mathbb{R}^n}$$