支持向量机 算法支持向量机概述在机器学习领域，SVM是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析全名：Support Vector Machine（支持向量机），支持向量是指和超平面相平行的支持平面相切的向量点，机是指算法SVM就是基于统计学习理论的一种机器学习方法，简单来说就是将数据单元表示在多维空间中，然后对这个空间做划分的算法支持向量机（Support Vector Mac
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2024-01-19 23:43:39
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上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题，本文我们讲一个更强大的分类模型。本文依旧侧重代码实践，你会发现我们解决问题的手段越来越丰富，问题处理起来越来越简单。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是最受欢迎的机器学习模型之一。它特别适合处理中小型复杂数据集的分类任务。一、什么是支持向量机SMV在众多实例中寻找一个最优的决策边界，这个边界上的实例叫做支持向量，它们
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2023-07-19 11:29:45
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五、SVM求解实例 上面其实已经得出最终的表达式了，下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据：3个点，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，负例X3(1,1) 如下图所示 我们需要求解下式的极小值 yi代表的是数据的类别，+1代表正例，-1代表负例） 代入数据，通过化简可以得到如下约束条件的表达式。 将数据代入上式得到 由于α1+α2-α3=0 -
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2024-04-24 14:46:41
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1、支持向量机算法原理支持向量机（Support Vetor Machine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，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，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中。SVM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，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳平衡，以求获得最好的推广能力。SVM可以用
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2024-03-18 19:48:18
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支持向量机算法 支持向量机要解决的问题 SVM在2012年之前效果很好，取得了很多成绩。可以说是一统天下。 现在SVM遇到了一个强劲的对手Neural Net，但也没有完全取代SVM，SVM任有其使用场景。 面试中很容易被问到SVM，基本上必问。（线性回归，贝叶斯，可能会被问到。） SVM是经典的二
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2021-07-22 09:47:07
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支持向量机（support vector machines，SVM）算法——监督、分类/回归
1、支持向量机（support vector machines，SVM）算法支持向量机算法是由Vapnik等人于1955年提出来的，在人脸识别、文本分类等模式识别问题中得到广泛应用。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空间上的间隔最大的线性分类器
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2023-12-11 22:10:01
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目录1，SVM 的实现2，准备数据集3，数据预处理4，构造分类器5，总结 上一篇介绍了 SVM 的原理和一些基本概念，本篇来介绍如何用 SVM 处理实际问题。1，SVM 的实现SVM 算法即可以处理分类问题，也可以处理回归问题。sklearn 库的 svm 包中实现了下面四种 SVM 算法：
LinearSVC：用于处理线性分类问题。
SVC：用于处理非线性分类问题。
LinearSVR：用于处
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2024-03-13 17:19:33
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支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，可用于分类和回归问题。支持向量机是最常用也是大家最熟悉的算法，你可能不懂其算法原理，但你绝对听说过这种算法。今天算法研习第三节就来说说关于向量机的基本思想，具体有以下五个问题。1、什么是SVM？2、超平面和支持向量3、SVM内核4、特征选择5、Python调用SVM什么是SVM支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，可用于许多不同的任务。SVM的主要目标
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2024-04-03 09:03:13
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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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文章目录简介原理硬间隔支持向量对偶问题软间隔核函数SMO算法小结多分类问题回归问题应用示例 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家简介支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。通过对偶函数和核函数求解，将适用范围从二维线性推广到多维非线性模型，使用相关方法变形，也可用于多分类问题和
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2024-03-23 11:24:40
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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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支持向量回归现在我们来考虑支持向量机得回归问题对于样本，传统的回归模型通常直接基于输出与真实输出之间的差别来计算损失，当且仅当和完全相同时，损失才为零。于此不同，支持向量回归(SVR)假设我们能容忍和之间最多有的偏差，即仅当和之间的差别绝对值大于时才计算损失。于是问题可形式化为其中为正则化常数，是-不敏感损失函数。引入松弛变量和，式子重写为：-不敏感损失函数拉格朗日函数为：对的偏导为零，可得带入上
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2023-07-04 17:24:08
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支持向量机模型支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射
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2024-09-17 16:12:43
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SVM算法代码及注释import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris #鸢尾花数据集
from sklearn.svm import SVC
import warnings
# 消除警告
warnings.filterwarnings('ignore')
# 数据
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2023-12-09 20:43:10
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参考资料：http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html http://blog.csdn....
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2020-01-12 19:09:00
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1、硬间隔SVM-统计学习基础一开始讲解了最小间距超平面：所有样本到平面的距离最小。而距离度量有了函数间隔和几何间隔，函数间隔与法向量和有关，变为则函数间距变大了，于是提出了几何距离，就是对处理，除以，除以向量长度，从而让几何距离不受影响。但是支持向量机提出了最大间隔分离超平面，这似乎与上面的分析相反，其实这个最大间隔是个什么概念呢？通过公式来分析一下，正常我们假设超平面公式是： 也就是说对于所有
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2024-09-25 20:02:29
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一、代价函数 对比逻辑回归与支持向量机代价函数。cost1(z)=-log(1/(1+e-z)) cost0(z)=-log(1-1/(1+e-z)) 二、支持向量机中求解代价函数中的C值相当于1/λ。 如果C值过大，相当于λ过小，容易过拟合 如果C值过小，相当于λ过大，容易欠拟合。 三、大间隔分类(large margin c
一篇搞定支持向量机
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2022-06-26 00:08:56
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支持向量机（SVM）是另一类的学习系统，其众多的优点使得他成为最流行的算法之一。其不仅有扎实的理论基础，而且在许多应用领域比大多数其他算法更准确。 1、线性支持向量机：可分情况根据公式(1)<w.x>+b=0，我们知道，w定义了垂直于超平面的方向 ，如上图，w被成为超平面的法向量，不改变法向量，可以通过变化b来平移超平面。整理正例和负例的距离，我们找到这个距离2
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2024-07-16 15:12:12
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支持向量机通过得到划分超平面，来得到最优划分情况，即得到间隔最大的决策边界，而此时距离超平面(决策边界)最近的这几个样本点称之为支持向量(support vectors)。 数学公式：样本空间中任意点x到超平面的距离可写为假设超平面可将样本正确分类，则当；当。(已经过放缩变化，放缩前式子与0作比较)对于支持向量而言，可使上述式子等号成立，两个异类支持向量到超平面的距离之和为(间隔)。故目标为利用拉
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2024-03-31 16:06:45
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