终于拖到最后一天交机器学习作业，选择了SVM算法，之前一直听说过，现在终于有了初步的了解，顺便post到这里分享一下，不足地方请大家指出 本文内容有《统计学习算法》（李航 著）第7章——支持向量机 同时也看了Stanford机器学习 概要 支持向量机属于监督学习，是一种二类分类模型，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，支持向量机包括核心技巧，这使它成为实质上的非线性
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2024-09-29 21:17:43
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什么是SVM？SVM(全称：Support Vector Machine)支持向量机，这只是它的名称，向量就是和我们以前学过的向量一样(下文有介绍)，它可以有效解决分类问题(我们只讨论分类问题)，何为分类呢？顾名思义，就是把你拥有的数据分成几类。什么是向量？向量，顾名思义就是有方向的纯量(标量)，纯量呢就是只有大小，没有方向比如5，只有大小，是一个纯量。比如有一辆车以每秒10 m/s 的速度超你行
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2024-04-16 10:30:37
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支持向量机主要有两部分组成 Hinge Loss（铰链损失）和 Kernel Method（核方法）。损失函数输入的数据 数据的标签是两类，即 +1 和 -1。在这里取模型的函数为 所以分类用的损失函数为： 其中定义当计算出的函数值与标签值不相等的时候取1，相等的时候函数值取0。但是这样的得到的函数有一点不好，它无法进行微分，所以我们采用了另外一种函数作为损失函数，即对各种损失函数的分析 讨论各种
引言：前边几篇文章中提到的分类数据点，我们都假设是线性可分的，即存在超平面将样本正确分类，然而现实生活中，存在许多线性不可分的情况，例如“异或”问题就不是线性可分的，看一下西瓜书上的一个"异或"的例子，对于二维数据点，[0,0],[1,1]属于0类，[0,1],[1,0]属于1类，我们就无法用一条直线超平面将样本数据分类. &n
什么是SVM？支持向量机(Support Vector Machines, SVM)，它是一种二分类模型，属于有监督学习算法。它的决策边界是对学习样本求解最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。 好吧，上面的解释并不是特别清楚，下面举例来说明一下SVM到底是什么。便于理解，先从二维数据集开始。假如在平面上有圆圈和三角形，希望用一条直线来将它们分隔开。 这条直线，好像这
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2024-05-29 14:55:35
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第一章 SVM支持向量机详解（一）1. 求最优解与凸函数目标函数和约束条件，可以用下面的式子表示：公式中一共有p+q个约束条件，其中p个是不等式约束，q个等式约束。关于这个式子可以这样来理解：式中的x是自变量，但不限定它的维数必须为1（视乎你解决的问题空间维数，对我们的文本分类来说，那可是成千上万啊）。要求f(x)在哪一点上取得最小值（反倒不太关心这个最小值到底是多少，关键是哪一点），但不是在整个
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2024-09-23 17:39:18
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概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记(二)线性回归算法以及代码实现》，本篇讲述机器学习算法支持向量机，内容包括模型介绍及代码实现。支持向量机(SVM)支持向量机(Support Vector Machine，常简称为SVM)是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，这种分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称
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2024-02-22 15:05:01
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行的广义线性分类器（generalized linear classifier），其是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） 。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk
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2024-04-17 14:55:20
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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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前言 本文讲解如何使用R语言中e1071包中的SVM函数进行分类操作，并以一个关于鸢尾花分类的实例演示具体分类步骤。分析总体流程1. 载入并了解数据集；2. 对数据集进行训练并生成模型；3. 在此模型之上调用测试数据集进行分类测试；4. 查看分类结果；5. 进行各种参数的调试并重复2-4直至分类的结果让人满意为止。参数调整策略 &nb
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2024-04-07 13:46:06
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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
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2023-12-11 21:49:16
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sklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’, loss=’squared_hinge’, dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class=’ovr’, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max
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2023-08-08 10:56:35
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下面是使用 scikit-learn 库中的 SVM 模型的示例代码：from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
# generate some example data
X, y = make_classification(n_features=4, random_state=0)
# fi
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2023-08-20 23:54:09
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支持向量机算法1 概述2 算法特点3 算法原理3.1 距离计算3.2 分类器的求解优化3.2.1 要优化的目标3.2.2 目标函数3.3 软间隔最大化3.4 核函数4 总结5、python实现 1 概述 支持向量机（support vector machines,SVM）主要作为一种二分类模型。它的强大之处在于既可以用作线性分类器又可以作为非线性分类器。2 算法特点优点：泛化错误率低，计算开销
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2023-11-17 21:02:09
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支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。所谓最优分类，就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开，而且两类之间的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（为0），而通过后面的讨论我们看到，使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小。推广到高维空间，最优分类线就成为最优分类面。支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的，它依赖于对数据的预处理，即，在更高维的空间表达原始模式。通过适当的
这两天在学习支持向量机的参数优化，在ilovematlab网站看到了《MATLAB神经网络30个案例分析》第13章，下载了作者Faruto的源程序（包括遗传算法、网格搜索、粒子群三种优化算法，和html格式的教程）。但运行源程序时发现几个问题：报错提示找不到rep函数和crtbp函数等；程序中的训练数据集共有3个标签，而所用训练算法为svmtrain函数（官方文档说svmtrain仅允许2个标签）
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2024-09-05 11:52:23
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机器学习是由 模型 + 策略 + 算法 构成的，构建一种机器学习方法 (例如，支持向量机)，就是具体去确定这三个要素。1 支持向量机 支持向量机，简称 SVM (Support Vector Machine)，是一种二分分类模型。1) 模型 (model) 定义在特征空间上的，一种间隔 (margin) 最大的，线性分类器
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2024-08-09 18:20:19
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我们构造svm模型的时候是有如下的参数可以设置的。 SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=False, random_sta
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2023-06-30 19:02:02
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一、学习SVC()类的主要参数和属性1、svm.SVC类的主要参数含义参数含义C浮点数，默认为1.0，表示误差项惩罚参数。C越小对误分类的惩罚越小，决策平面越光滑；C越大对误分类的惩罚越大，越倾向于精确地分类。kernel字符串，默认rbf,是‘linear’，‘poly’，‘rbf’，‘sigmoid’中的一个，表示核函数的类型。degree整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数
支持向量机(Support Vector Machines, SVM)基于SMO(序列最小优化)算法实现一、基于最大间隔分隔数据SVM优点： 泛化错误率低，计算开销小，结果易解释。SVM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。分隔超平面(separating hyperplane)： 如果数据集是1024维，那么就需要一个1023维的超平面来对数据进行分隔，也
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2024-05-17 13:45:06
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