一、问题引入 支持向量机(SVM，Support Vector Machine)在2012年前还是很牛逼的，但是在12年之后神经网络更牛逼些，但是由于应用场景以及应用算法的不同，我们还是很有必要了解SVM的，而且在面试的过程中SVM一般都会问到。支持向量机是一个非常经典且高效的分类模型。我们的目标：基于下述问题对SVM进行推导。 要解决的问题：如下图所示，3条黑色的线都可以将两边的数据进行分类
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2024-04-02 22:16:14
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有关支持向量机的理解在网上已经有很多了，我在这里写一下我的学习笔记。（主要参考《统计学习方法》以及部分博客）支持向量机包含线性可分的支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机，让我们从简单到复杂来学习它。一、什么是支持向量机支持向量机（support vector machines, SVM） 是一种二分类模型。它的基本定义是在特征空间上的间隔最大的线性分类器。借助核技巧，支持向量机成为实质上的
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2024-04-09 10:30:09
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在上一篇文章中，笔者介绍了什么是支持向量机以及如何来建模对应的优化问题，且同时那也是一种主流的理解支持向量机的视角。下面，笔者再来从另外一个角度来介绍什么是支持向量机。这两种理解支持向量机的方法有着截然不同的切入点，因此可以一起阅读以便对支持向量机有着更好的理解。1 什么是支持向量机SVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机。SVM主要也是用于解决分类问题的一个算法模
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2024-04-25 06:00:31
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文章目录一、什么是支撑向量机？二、Hard Margin SVM思想逻辑推理点到直线的距离：推论：再推：换符号替代：最大化距离：三、Soft Margin SVM和SVM正则化Hard Margin SVM缺点：所以我们必须思考一个机制，四、实际使用SVM 一、什么是支撑向量机？support vector machine; 使用支撑向量机的思想既可以解决分类问题也可以解决回归问题，先记录分类问
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2024-04-02 08:57:29
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核函数山脊回归Represent Theorem表达理论就是指如果一个模型是带有L2正则化的线性模型，那么它在最佳化的时候的权重参数值W*将能够用Z空间的资料的线性组合来表示。它的推论就是L2的正则化线性模型能够核函数化如下图所示：现在我们的目标就是用核函数的方式去解决回归问题，而且希望像解决普通线性回归问题一样得到一个一步登天的解。核函数山脊回归问题山脊回归问题是一个典型的带有L2正则化的问题，
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2023-12-01 20:33:53
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机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测1.相关流程支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，在上世纪90年代左右，SVM曾红极一时。本文将不涉及非常严格和复杂的理论知识，力求于通过直觉来感受 SVM。推荐参考：SV
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2024-02-26 12:24:35
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支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。继续阅读本文，你将学习到支持向量机如何工作，以及如何利用R语言实现支持向量机。 支持向量机如何工作？ 简单介绍下支持向量机是做什么的： 假设你的数据点分为两类，支持向量机试图寻找最优的一条线（超平面），使得离这条线最近的点与其他类中的点的距离最大。有些时候，一个类的边界
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2023-11-27 19:39:44
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SMO：序列最小优化SMO算法：将大优化问题分解为多个小优化问题来求解SMO算法的目标是求出一系列的alpha和b，一旦求出这些alpha，就很容易计算出权重向量w，并得到分隔超平面工作原理：每次循环选择两个alpha进行优化处理，一旦找出一对合适的alpha，那么就增大一个同时减少一个 这里指的合适必须要符合一定的条件 a. 这两个alpha必须要在间隔边界之外 b. 这两个alp
##R语言基础入门篇（第二节课） From生物技能树2.2.对单个向量进行的操作（1）赋值##规范的赋值符号(< - ##随意的写法（=）R语言规定，一行只能放一个代码，如果想放多个，就用分号（；）隔开不建议用c做变量名称：因为c是一个函数函数和R包都不建议做变量名称，中间不要有空格，字母在前数字在后（2）简单数学运算（3）比较运算，生成逻辑值向量（4）初级统计length（）un
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2024-06-26 08:03:56
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一、SVM原理与模型数学推导支持向量机，SVM(Support Vector Machine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？什么“向量”，哪来的“机”？（一）由决策边界开始1 分类中的“不适定问题”首先，我们看一个简单的二分类问题。在二维的特征平面中，所有的数据点分为了两类：蓝色圆形和黄色三角。我们的目标是找到了一条决策
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2024-04-02 22:38:29
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- 基于最大间隔分隔数据关于支持向量机 优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。 缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。 适用数据类型：数值型和标称型数据。如果数据点离决策边界越远，那么其最后的预测结果也就越可信。 我们希望找到离分隔超平面最近的点，确保它们离分隔面的距离尽可能远。这里点到分隔面的距离被称为间隔。我们希望间隔尽可能地大，这是因为如果我们犯
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2024-04-23 09:17:59
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目录）简介算法原理soft-margin 软间隔核变换算法特性SVM中相关问题总结参考关于作者 简介支持向量机（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，间隔最大时它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这是他成为实质上的非线性分类器。SVM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
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2024-08-05 20:27:36
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与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM），在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。SVM属于监督学习算法。本文将从逻辑回归开始展示如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机SVM。逻辑回归的假设函数如下图所示： 逻辑回归的代价函数如下图所示： 很明显，在上图中的代价函数，只是一个样本的代价函数，而我们想要
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2024-04-16 10:18:58
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支持向量机可以想象成一个平面，改平面定义了个数据点之间的界限，而这些数据点代表它们的特征绘制多维空间中的样本。支持向量机的目标是创建一个称为超平面的平面边界，它使得任何一个的数据划分都是相当均匀的。支持向量机几乎可以适用于所有的学习任务，包括分类（svm）、数值预测、回归（svr）。R实现及参数说明1）kernlab包 函数ksvm()通过。Call接口，使用bsvm和libsvm库中的
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2023-08-31 09:35:19
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基本上相当于把课本内容又整理了一遍，当然有些地方理解的不够清楚，可能有错误，看到了请指正_。因为不太会markdown的语法，所以直接用word写了截的图，doc文件和代码在这里C = 1
threshold = 1e-8 # 确保选择的a2使得损失函数有足够的下降
eps = 1e-30
# 参数顺序：K,b,alpha,y
def getL(K, alpha, y): # 获取当前损失
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2023-12-04 19:18:33
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文章目录一、Support Vertor Machine 简介二、Support Vertor Machine 详解2.1 什么才是好的决策边界2.2 距离与数据定义2.2.1 点到平面的距离计算2.2.2 数据标签定义2.3 目标函数推导2.4 拉格朗日乘子法求解2.5 求解决策方程的例子2.6 结合例子深入理解 Support Vertor Machine2.6 soft-margin 软间
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2024-06-12 16:54:20
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# 使用R语言实现支持向量机模型预测的完整指南
## 引言
支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，通常用于分类和回归分析。它通过找到一个最优的超平面来进行分类，从而将数据点分开。本文将带领你完成一个使用R语言实现支持向量机模型预测的完整过程。
## 流程概述
在开始之前，我们可以把实现支持向量机预测的步骤总结如下：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 10:04:35
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支持向量机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，可将问题化为求解凸二次规划的问题。在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分时，加入松弛变量并通过使用非线性映射将低维输入空间的样本映射到高维空间使其变为线性可分。决策面方程如果输入的数据是一个L维空间特征，考虑一个M分类问题，那么分类器将会把这个L维空间的特征点分为M个区域。每个区域显然
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2023-06-12 10:50:39
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Support Vector Machine为什么一定要研究线性分类？ 首先说一下为什么对数据集一定要说线性可分或线性不可分，难道不可以非线性分开吗？想要非线性分开当然可以，实际上SVM只是把原来线性不可分的数据点映射到一个新的空间，转换为在新空间中线性可分数据来进行分类的。如果返回到原来数据的空间中，其实还是非线性分开的。但是，那为什么不直接在原数据空间中进行非线性分开，而是非要转到新的空间进行
我们需要拟合支持向量机回归模型：进行网格搜索超参数优化并使用训练好的模型进行预测推理、使用plot函数可视化线图对比预测值和实际值。数据读取数据Hd=read.xlsx("支持向量机用数据.xlsx")#读取支持向量机用数据.xlsx
head(Hd)#查看数据数据预处理#归一化
Hd=scale(Hd[,-1])
#查看变量之间的关系
plot(Hd[,c("猪粮比价格变动率","玉米
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2024-03-26 12:02:51
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