# 支持向量机（SVM）及其在Python中的实现
## 引言
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强有力的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。SVM通过构造最佳的超平面（hyperplane），将不同类别的数据点分开。本文将带领您深入了解支持向量机的理论基础，并展示如何在Python中使用相关库进行实现。
## 支持向量机的基本概念
SVM的核心
原创
2024-08-07 07:15:08
45阅读
pytorch 基础 一.张量（Tensor） PyTorch 的官方介绍是一个拥有强力GPU加速的张量和动态构建网络的库，其主要构件是张量，所以我们可以把 PyTorch 当做 NumPy 来用，PyTorch 的很多操作好 NumPy 都是类似的，但是因为其能够在 GPU 上运行，所以有着比 NumPy 快很多倍的速度。 0维张量/标量 标量是一个数字 1维张量/向量 1维张量称为“向量”。
转载
2023-11-30 17:41:40
92阅读
1.支持向量机定义在机器学习领域，支持向量机 SVM（Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。给出一个简单的线性分类问题，要用一条直线，将下图 13.13 中圆形的点和三角形的点分开，这样的直线有无数条，例如图中画出的两条线都能进行分类。这些将类别分离的曲线称为超平面。已有的训练数据中，每个元素距离分离超平面都有一个距离。在添
转载
2023-07-04 17:24:43
205阅读
# 学习如何使用支持向量机（SVM）Python包
随着机器学习的快速发展，支持向量机（SVM）成为了广泛应用的算法之一。本文将为刚入行的小白提供一个完整的流程，教你如何使用Python中的支持向量机。我们将通过一个具体的案例，逐步实现并理解代码。
## 流程概述
以下是实现支持向量机的主要步骤：
| 步骤 | 内容 |
|------|--
原创
2024-08-05 03:41:09
21阅读
支持向量机整理介绍整理了SVM的基本数学推导，SMO算法的基本过程，LibSVM的用法，SMO算法的python实现四大部分(pdf版及测试数据相关电子书百度云 密码：itih)基本型支持向量机(Support vector machine)通常用来解决二分类问题，首先考虑一种最简单的情况，即数据线性可分的情况。划分超平面考虑下面两点的划分，对于平面上的点集，存在一条直线将其完全划分，但是在实际情
转载
2024-04-16 10:24:33
48阅读
我是搬运工：支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文 章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition》这篇文章对拉格朗日条件极值问题的对偶变换都只是一笔带过，让很多人觉得很困惑。下面我将就SVM对线性可分的情况作详尽的推 导。如上图所示，有一堆训练数据的正
转载
2024-02-15 14:36:46
93阅读
支持向量机哈尔滨工程大学-537算法原理：一、寻找最大间隔如下图所示，用一条分割线将两类点分割开来(二维的是一条分割线，多维的就是分隔面)，显然三条线都能将两类点分割开来，然而，从直观来看，红色的分割线显然分割效果最好。为什么这么说呢？因为红色的分割线到两边最近的点的距离更远。可以直观把两边的两类点想象成地雷，我们有一支红军要通过这片雷区，显然，沿着绿色和灰色的路线行军，两边不会踩到地雷的安全区域
转载
2023-11-01 23:42:43
57阅读
1. 前言最近又重新复习了一遍支持向量机（SVM）。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分：1. SVM理论本身：包括最大间隔超平面（Maximum Margin Classifier），拉格朗日对偶（Lagrange Duality），支持向量（Support Vector），核函数（Kernel）的引入，松弛变量的软间隔优化（Outliers），最小序列优化（Sequential Minima
转载
2023-07-20 12:55:30
196阅读
支持向量机英文名称Support Vector Machine简称SVM，它是由前苏联科学家Corinna Cortes在1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.SVM是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解. 在机器学习中，使用支持
转载
2023-10-17 23:25:23
112阅读
从1995年Vapnik等人提出一种机器学习的新方法支持向量机(SVM)之后，支持向量机成为继人工神经网络之后又一研究热点，国内外研究都很多。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度，Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力(Generaliza
转载
2024-09-28 23:35:51
49阅读
SVM--简介
支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。由
转载
2024-03-14 18:02:50
46阅读
文章目录技术背景NumPyPytorchTensorFlowNumbaCython标量运算矢量运算经验总结 技术背景Python 的官方解释器是用 C 实现的 CPython 。其他解释器有用 Java 实现的 Jython、C# 实现的 IronPython 和 Python 自身实现的 PyPy 。用 C 语言编写的 CPython 利于使用 C 语言接口的外部库。一定程度可以解决 Pyth
转载
2023-12-14 20:16:55
19阅读
# Python 支持向量机(SVM)的实现教程
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种强大的分类和回归分析工具，广泛应用于机器学习领域。在这篇文章中，我将指导新手开发者如何在 Python 中实现 SVM 模型。我们将通过使用常用的库 `scikit-learn` 来完成这一过程。
## 整体流程
为了解决如何在 Python 中使用支持向量机的问题，
一、简介支持向量机（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（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。SVM使用铰链损失函
转载
2024-03-29 10:40:49
56阅读
目标
寻找一个超平面，能够很好的区分一个二分类问题
目标函数
argmaxw,b(min(1||wT|||wTxi+b))
xi属于X
X.shape=(D,N)
N为输入个数，D为输入维度
w.shape=(D,1)
b为常数距离函数推导
超平面上一点x′满足
wTx′=−b(1)
数据集上任意一点到朝平面的距离
|wT||w||(x−x′)|(2)
相当于一点到超平面一点的向量在垂直平
转载
2024-07-01 19:16:05
56阅读
这里是《神经网络与机器学习》以及一些《统计学习方法》的笔记。（主要是《神机》坑爹没给SMO或者其他求解算法）大概知道为啥《神机》这本讲神经网络的书会把SVM放进去了，从结构上看，SVM跟感知机，使用了核方法的SVM跟单隐藏层的神经网络确实非常相似，而当年Vapnic正式提出SVM的论文题目就叫“支持向量网络”。（虽然主要是因为当时神经网络正火而被要求整这名的）支持向量机（Support Vecto
转载
2024-07-30 17:09:39
117阅读
1 前备知识在这里简略讲一下使用方法，具体原理和推导公式不展开讲了。1.1 拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法就是求函数在约束条件下的极值的方法。其主要思想是将约束条件函数与原函数联立，从而求出使原函数取得极值的各个变量的解。首先看下面的例题： 第一步将每个约束条件都分配一个乘子，在将目标函数和所有的约束函数相加，得到函数： 其中每个约束条件的右边都是0，所以. 第二步对求偏导： 令偏导数等于0，用表示
转载
2024-06-05 21:06:09
102阅读
本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。关于支持向量机的快速说明支持向量机是机器学习的一种形式，可用于分类或回归。尽可能简单地说，支持向量机找到了划分两组数据的最佳直线或平面，或者在回归的情况下，找到了在容差范围内描述趋势的最佳路径。对于分类，该算法最大限度地减少了对数据进行错误分类的风险。对
转载
2023-07-31 19:01:11
163阅读
本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。前面的决策树，随机森林，梯度提升都是属于树模型，而支持向量机被称为核方法。其主要是依赖核函数将数据映射到高维空间进行分离。支持向量机适合用于变量越多越好的问题，因此在神经网络之前，它对于文本和图片领域都算效果还不错的方法。学术界偏爱支持向量机是因为它具有非常严格和漂亮的数学证明过程。支持向量机可以分类也可以
转载
2023-12-11 21:49:16
75阅读
0. 介绍支持向量机，support vector machines,SVM，是一种二分类模型。策略： 间隔最大化。这等价于正则化的合页损失函数最小化问题。学习算法： 序列最小最优化算法SMO分类 线性可分支持向量机，线性支持向量机、非线性支持向量机。1、线性可分支持向量机特点： 训练数据线性可分；策略为硬间隔最大化；线性分类器。模型 分类决策函数：分类超平面：定义超平面关于样本点的函数间隔为：定
转载
2023-09-15 22:35:28
106阅读
