一、支持向量机定义：Support Vector Machines ：支持向量机是主要用于解决分类问题的学习模型。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次优化问题的求解。或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来，其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的。二、由逻辑回归的代价函数引出
支持向量机（SVM）：基本思想是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面具体参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31886934 支持向量机的数学原理 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26514613 KKT条件SMO高效算法： 其中一个是对最小化的目标函数，一个是在优化过程中必须遵循的约束条件。SMO算法的工作原理： 每次循环中
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2024-06-18 23:21:33
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⛄一、核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM分类1 KPCA核主成分1.1 KPCA核主成分概念 核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）方法是PCA方法的改进，从名字上也可以很容易看出，不同之处就在于“核”。使用核函数的目的：用以构造复杂的非线性分类器。 核方法（Kernel Methods）是一种在机器学习领
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2024-08-09 18:05:54
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一、 二分类SVC的进阶1 SVC用于二分类的原理复习 在支持向量SVM（上）中，学习了二分类SVC的所有基本知识，包括SVM的原理，二分类SVC的损失函数，拉格朗日函数，拉格朗日对偶函数，预测函数以及这些函数在非线性，软间隔这些情况上的推广，并且引出了核函数这个关键概念。今天，基于已经学过的理论，继续探索支持向量机的其他性质，并在真实数据集上运用SVM。开始今天的探索之前，先来简单回忆一下支持向
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2024-06-14 10:29:12
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文章目录向量化优化入门1、什么是向量化优化？2、为什么要有向量指令？3、向量化简单示意4、向量化编译方式5、对数组求和进行向量化编程6、Intel的一类SIMD指令集——AVX指令集6.1、查询cpu支持的指令集6.2、AVX编程+举例 1、什么是向量化优化？向量化优化借助的是 CPU 的 SIMD 指令，即通过单条指令控制多组数据的运算。它被称为 CPU 指令级别的并行。区别：标量指令与向量指
1. 回顾SVM优化目标函数 minα12∑i=1,j=1mαiαjyiyjK(xi,xj)−∑i=1mαi
min⏟α12∑i=1,j=1mαiαjyiyjK(xi,xj)−∑i=1mαi s.t.∑i=1mαiyi=0
s.t.∑i=1mαiyi=0 0≤αi≤C
0≤αi≤C α∗i(yi(wTxi+b)−1+ξ∗i)=0
αi∗(yi(wTxi+b
本 支持向量机的最后一节，用SMO优化算法解决对偶函数的最后优化问题，首先先介绍坐标上升法1.坐标上升法假设我们有一个要求解的优化问题：maxαW(α1,α2,...,αm)
m
a
x
什么是最优化理伦呢？最优化理论是针对最优化问题而言的，通常情况下，我们的最优化问题涉及到以下三种情况： 1)无约束优化问题 形如:min f(x)； 对于此类问题，我们采用fermat定理，即对函数求导得到导数为0的点，该点也就是极值。将候选点带入，得到最优点。 2)有等式约束的优化问题 形如: 对于此类问题，根据高数知识，我们采用拉格朗日乘子法。把等式约束
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2024-04-21 12:48:22
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智能优化算法: 基于混合量子理论的鸽群优化算法，QPIO前言一、创新点二、鸽群算法鸽群算法原理地图和指南针算子(Map/compass operator)地标算子(LandMark operator)基本鸽群算法流程(简)实数编码的量子表示(A real-code quantum representation)量子旋转门(Quantum rotation gate, QRG)三、文章优势分析对比
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
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2024-07-30 17:09:39
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关于 SVM（支持向量机），网上教程实在太多了，但真正能把内容讲清楚的少之又少。这段时间在网上看到一个老外的 svm 教程，几乎是我看过的所有教程中最好的。这里打算通过几篇文章，把我对教程的理解记录成中文。另外，上面这篇教程的作者提供了一本免费的电子书，内容跟他的博客是一致的，为了方便读者，我把它上传到自己的博客中。这篇文章主要想讲清楚 SVM 的目标函数，而关于一些数学上的优化问题，则放在之后的
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2024-05-21 09:23:53
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本帖最后由 faruto 于 2011-4-18 22:38 编辑安装libsvm-mat是在MATLAB平台下使用libsvm的前提，如果没有安装好也就无法使用，在MATLAB平台下安装libsvm-mat一般有以下几个大步骤：1. 将libsvm-mat所在工具箱添加到matlab工作搜索目录(File ——》Set Path… ——》Add with Subfolders...)；2. 选择
支撑向量机（SVM）算法在分类问题中有着重要地位，其主要思想是最大化两类之间的间隔。按照数据集的特点：线性可分问题，如之前的感知机算法处理的问题线性可分，只有一点点错误点，如感知机算法发展出来的 Pocket 算法处理的问题非线性问题，完全不可分，如在感知机问题发展出来的多层感知机和深度学习这三种情况对于 SVM 分别有下面三种处理手段：hard-margin SVMsoft-margin SVM
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2024-04-03 11:07:22
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基本概念SVM - Support Vector Machine。支持向量机，其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。 什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。 见下图，在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑线的点可以看作为支持向量，它们可以决定分类器，也就是黑线的具体参数。分类器：就是分类函数
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2024-03-07 19:11:04
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对应吴恩达机器学习网易云课程第13章的内容。在监督学习方面，与神经网络和逻辑回归相比，支持向量机在学习复杂的非线性方程时有很大的优势。SVM优化目标 支持向量机的优化目标：支持向量机的优化目标表达式是从逻辑回归改进而来的。在cost函数中，在y=0和y=1时使用两条直线来代替曲线，分别得到的两个表达式我们定为和。进而我们将最小值表达式乘m，使用新的权重表示变量C代替原有的。得到SVM的优
1、什么是支持向量机支持向量机（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） 支持向量机（Support Vector Machine）。支持向量机既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。 在之前的逻辑回归中，对于数据的分类，我们
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2024-06-11 16:45:25
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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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3.1 线性不可以分我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维，这样很可能就可分了。然而，映射后我们也不能100%保证可分。那怎么办呢，我们需要将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面。看下面两张图：可以看到一个离群点（可能是噪声）可以造成超平面的移动，间隔缩小，可见以前的模型对噪声非常敏感。再有甚者，
# 支持向量机及其参数优化算法
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类、回归等领域。本文将介绍什么是支持向量机，如何优化其参数，并通过Python代码示例进行说明。我们将使用常见的优化技术，如网格搜索和随机搜索来寻找最佳参数。最后，我们还会用图表展示算法的性能对比。
## 什么是支持向量机
支持向量机是一种基于统计学习理论
粒子群优化支持向量机Python的应用背景在于其广泛用于分类和回归问题，特别是在大规模数据处理和复杂模型设计中。通过粒子群优化（PSO）算法对支持向量机（SVM）参数进行调优，能够有效提升预测的准确性和模型的泛化能力。然而，在实际应用过程中，可能会遭遇各种问题。
在我实施这一过程时，经历了如下时间线事件：
- **Day 1**: 确定使用粒子群优化对支持向量机进行调优；
- **Day 2*
