讲道理，线性支持向量机，分两种情况，一个线性可分，一个线性不可分1.线性可分：数据线性可分，也就是说我可以训练出这么一个sign(wx+b)的模型，对于所有的训练样本都能分类正确，这里回顾一下，感知机分类是最小化错误分类，用的函数是∑-y*(wx+b)，是所有错误分类的点的误差和，而Logistic regression，用的是极大似然估计，而线性回归是1/2*∑（h(x)-y）^2 ,极小化误差
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2024-04-20 11:17:08
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支持向量机是一种监督学习技术，主要用于分类，也可用于回归。它的关键概念是算法搜索最佳的可用于基于标记数据(训练数据)对新数据点进行分类的超平面。一般情况下算法试图学习一个类的最常见特征(区分一个类与另一个类的特征)，分类是基于学习到的这些代表性特征(因此分类是基于类之间的差异)。支持向量机的工作方式正好相反。它会找到类之间最相似的例子，这些就是支持向量。SVM的核方法核或核方法(也称为内核函数)是
一、线性分类器：首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线）image 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其实写成这种形式也是等价的f(x) = w1x1 + w2x2 … + wnxn
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2024-04-12 20:38:58
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文章目录1.支持向量机线性可分情况1.1线性可分的定义1.2线性可分下的优化问题2.支持向量机算法2.1核函数的定义2.2原问题和对偶问题3.度量系统性能的标准3.1识别率3.2混淆矩阵3.3ROC曲线4.支持向量机的多分类问题 1.支持向量机线性可分情况1.1线性可分的定义线性可分指的是可以使用一条直线分开两个不同的类别，否则为线性不可分。 二维特征空间中可视化的例子： 三维特征空间可视化的例
一，决策面方程我们以二维平面为例，假设有一条直线，方程如下： &n
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2024-04-06 22:37:47
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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，
在感知机一节中说到，我们在线性可分的情况下，寻找一个超平面使得一部分实例$\sum_{i=1}^{n}w _{i}\cdot x_{i}>0$,另一部分实例$\sum_{i=1}^{n}w _{i}\cdot x_{i}<0$但是感知机的解不唯一，所以会出现这样的情况我们应该如何选择一个最佳的解呢？ 首先定义几何间隔为：$d=\frac{y\left | w\cdot x_{
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2024-03-12 11:28:55
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特点概述优点： 泛化性能好，计算复杂度低，结果容易解释缺点： 对参数和核函数选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于二分类问题适用数据类型：数值型和标称型数据口头描述SVM认为可以使用一个超平面将数据集分隔开来，距离超平面最近的点称为支持向量，SVM的目标是确定超平面使得支持向量到它的距离最大化。求解的算法有很多种，一般使用SMO算法， 它将大优化问题转化为小优化问题进行求解。SVM推导及SMO算法假
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2024-08-09 16:01:26
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目录支持向量机Q1：什么是SVM？Q2：什么是支持向量？alpha什么时候为0，什么时候不为0？Q3：如何提高SVM泛化能力？Q4：SVM为什么要引入核函数？Q5：SVM中引入SMO算法是为了解决什么问题？Q6：SVM有什么优缺点？支持向量机Q1：什么是SVM？支持向量机(SVM)本质上是一种二分类模型，它的基本模型是通过在特征空间中寻找一个间隔最大化的分割超平面来进行线性分类的分类器模型。它进行
一、线性分类器：首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线）image 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其实写成这种形式也是等价的f(x) = w1x1 + w2x2 … + wnxn + b,
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2024-07-02 15:21:59
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文章目录引入线性可分支持向量机与硬间隔最大化线性可分支持向量机函数间隔和几何间隔间隔最大化最大间隔分离超平面支持向量和间隔边界学习的对偶算法线性支持向量机与软间隔最大化线性支持向量机学习的对偶算法支持向量合页损失函数非线性支持向量机与核函数核技巧非线性分类问题核函数的定义核技巧在支持向量机中的应用正定核非线性支持向量机 引入SVM三要素概述： 支持向量机是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征
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2024-05-06 19:15:36
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SVM压制了神经网络好多年，如果不考虑集成学习算法，不考虑特定的训练集，在分类算法中SVM表现排第一。 SVM是一个二元分类算法。 SVM学习策略：间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。 间隔最大化使它有别于感知机。 SVM包括核技巧，使它成为非线性分类器。线性可分支持向量机，又称硬间隔支持向量机；通过软间隔最大化学习的线性分类器为线性支持向量机，又称软间隔支持向量机；当训练及
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2024-03-25 14:03:50
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支持向量机（SVM)的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，是一种二分类器，使用核函数后可以用于非线性分类。支持向量机可以分为以下几种类型：线性可分支持向量机：也称硬间隔支持向量机。线性支持向量机：也称软间隔支持向量机，当数据近似线性可分时，通过软间隔最大化。非线性支持向量机：，当书记不可分时，通过核函数及软间隔最大化，获得一个支持向量机一：线性可分支持向量机：假设训练集可以在特征空间
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2024-01-31 00:08:29
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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
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2024-03-14 18:02:50
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文章目录1 算法思想2 算法步骤2.1 线性可分支持向量机2.2 SVM的二次凸函数和约束条件2.3 非线性类问题——核技巧（kernel trick）3 算法实现 1 算法思想支持向量机(support vector machines) 是找到一个超平面(hyperplane)将数据划分为一类与其他类的一种二类分类模型，分离间隔最大而区别于感知机。适用于：数据可直接分为两类(采用error-c
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2024-05-21 11:26:22
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非线性支持向量机对于线性分类问题，线性分类支持向量机是一种非常有效的方法。但是有的分类问题是非线性的，这时就可以使用非线性支持向量机对分类问题求解，其主要的特点是利用核技巧(kernel trick)，下面通过一个通俗的小栗子介绍核技巧。核方法与核技巧假设有一个二维平面上有4个点，两个红色点、两个绿色点，这4个点位于一条直线上，如下：对于这个问题，我们是无法利用一条直线准确将红色点和绿色点分隔开，
一、目录 1、目录 2、背景 3、核函数引入 4、核函数介绍 5、SVN小结 二、背景 支持向量机（一）讲到的软间隔最大化只能解决由于异常点而导致的线性不可分问题，而对于本身的数据集就是非线性的问题就无能为力，根据相关理论对于在低维空间线性不可分的问题，一般将其映射到高维空间后都是线性可分的，我们可以将这一理论运用到支持向量机中。 三、核函数的引入 回过头来看我们之前
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2024-02-17 13:00:46
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前言SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种监督学习算法，是一种二分类模型，学习策略是间隔最大化，可以形式为一个求解凸二次规划问题(此篇博客主要讲述)，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题(Coursera 吴恩达 机器学习课程里面讲的SVM)。 支持向量机的优点： 可用于高维空间中的数据分类 在数据维度高于样本个数时，仍然可以有效学习 真正对支持向
1、拉格朗日对偶（Lagrange duality） 先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题： 目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用
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2024-09-23 17:39:10
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SVM练习题1.支持向量机的基本思想是什么？A：SVM分类器在类之间拟合可能的最宽的“街道”。换言之，它的目的是使决策边界之间的间隔最大化，该决策边界分隔两个类别和训练实例。SVM执行软间隔分类时，实际上是在完美分隔两个类和拥有尽可能最宽的街道之间寻找折中方法（也就是允许少数实例最终还是落在街道上）。还有一个关键点是在训练非线性数据集时，记得使用核函数。2.什么是支持向量？A：决策边界完全由位于“
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2024-07-09 22:08:54
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