目录 预备的数学知识约束优化问题分类线性可分支持向量机hard-margin SVM： 最大间隔SVM第一宝 间隔第二宝 对偶原问题和对偶问题有相同解的充要条件soft-marign 软间隔优化目标一些损失函数核方法核函数的定义 预备的数学知识约束优化问题原问题,带等式约束，也带不等式约束的一般约束问题 构造lagrange乘子法上述两个问题的等价性证明如果x不满足约束\(m_i(x)\),
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2024-05-09 11:36:40
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SVM -支持向量机原理详解与实践之四SVM原理分析SMO算法分析SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次规划的优化算法，特使对线性SVM和稀疏数据性能更优。在正式介绍SMO算法之前，首先要了解坐标上升法。坐标上升法(Coordinate ascent)坐标上升法(Coordinate Ascent)简单点说就是它每次通过更新函数中的一维，通过多次的迭代
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2024-08-22 20:09:15
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支持向量机(SVM） 支持向量机(support vector machine,SVM)使用训练集中的一个子集来表示决策边界，边界用于样本分类，这个子集称作支持向量(support vector)。1.1 最大边缘超平面 &
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2024-03-19 12:28:40
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前言去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法，主要是实现项目中的实时采集图片（工业高速摄像头采集）的图像识别的这一部分功能，虽然几经波折，但是还好最终还算顺利完成了项目的任务，忙碌一年，趁着放假有时间好好整理并总结一下，本文的内容包括：前面的部分是对支持向量机原理的分析，后半部分主要直接上手的一些实践的内容。本文的原理部分针对支持向量机的原理，特别拉
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2024-05-19 18:05:42
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据
原创
2021-05-20 20:01:45
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一、前言本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的，深入浅出，通俗易懂。对于什么是SVM做出了生动的阐述，同时也进行了线性SVM的理论推导，以及最后的编程实践，公式较多，还需静下心来一点一点推导。本文出现的所有代码和数据集，均可以从我的github上下载：https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning二、什么是SVM？SVM的英文全称是Support Ve
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2024-05-20 22:55:18
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1.引言 2.原理（线性可分、线性不可分、核函数）一.引言1.支持向量机[1-2](support vector machines，SVM)是建立在统计学习理论[3-4]VC维理论和结构风险最小化原理基础上的机器学习方法。用于解决数据挖掘或模式 识别领域中数据分类问题它在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并在很大程度上克服了“维数灾难”和“过学习”等问题。此外，它具有坚实
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2024-04-01 12:55:09
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1 数据样本集的介绍这篇文章是根据《机器学习实战》一书的实例进行代码的详细解读，我在查找这方面的资料没有人对支持向量机算法 python 实现的详细说明，我就把我在看代码时的思路和代码详细注解。如果存在不足，欢迎给我留言相互探讨。好了，废话不多说，正文开始。。。首先我们使用的数据是二维的坐标点，还有对应的类标号（1 或 -1）。数据集以 “testSet.txt” 命名，如下代码段中：
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2023-08-11 17:44:26
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以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。SVM的分类效果软间隔的作用，复杂算法容易造成过拟合，如何解决？核函数的作用，核函数的作用，可以实现非线性分类。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import warnings
warnin
支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition》这篇文章对拉格朗日条件极值问题的对偶变换都只是一笔带过，让很多人觉得很困惑。下面我将就SVM对线性可分的情况作详尽的推导。 
目录学习目标支持向量机原理简介支持向量线性可分最大间隔超平面支持向量SVM 最优化问题SVM 优化软间隔解决问题优化目标及求解核函数线性不可分核函数的作用常见核函数SVM 有什么优缺点？SVM 为什么采用间隔最大化（与感知机的区别）？为什么要引入核函数？如何选择核函数？为什么SVM对缺失数据敏感？LR与SVM的异同是什么？为什么要把原问题转化为对偶问题？KKT限制条件有哪些？Demo实践SVM基础
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2024-05-24 22:54:31
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文章目录1、SVM向量机1.1、向量机简述1.2、核函数简述2、鸢尾花数据集2.1、数据基础处理2.2、多项式分类函数2.3、高斯核方式3、月亮数据集3.1、多项式分类函数3.2、高斯核方式 1、SVM向量机1.1、向量机简述 1、简介： 支持向量机(support vector machine, SVM)：是监督学习中最有影响力的方法之一。类似于逻
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2024-05-30 06:58:57
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一、支持向量机与核函数支持向量机的理论基础（凸二次规划）决定了它最终求得的为全局最优值而不是局部最优值，也保证了它对未知样本的良好泛化能力。支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。低维映射到高维对于核技巧我们知道，其目的是希望通过将输入空间内线性不
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2024-03-26 12:03:23
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支持向量机概念线性分类器首先介绍一下线性分类器的概念，C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中它们的样本如上图所示。中间的直线就是一个分类函数，它可以将两类样本完全分开。一般的，如果一个线性函数能够将样本完全正确的分开，就称这些数据是线性可分的，否则称为非线性可分的。线性函数是关于自变量的一次函数，在一维空间里就是一个点，在二维空间里就是一条直线，三维空间里就是一个平面，如果不关注空间的维数，线
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2024-05-06 10:46:08
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本文提出的算法：在本文中，我们提出了基于高级多类实例选择的支持向量机（AMCISSVM）来提高支持向量机的效率。他提出的算法与多类实例选择（MCIS）和邻域属性基于模式选择（NPPS）算法进行比较。 高级MCIS对多数据集显示出高精度。 这些实验数据集从UCI机器学习库中检索。背景意义：如今，IT的发展已经导致电子文本文档的使用巨大。 由于这个原因，文本挖掘是从大量文本文档中检索有趣知识的非常有用
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2024-08-05 09:12:05
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文章目录数据升维处理非线性可分问题C o v e r CoverCover 定理核函数常用核函数非线性支持向量机学习算法
1. 数据升维处理非线性可分问题通过前面的学习，我们了解到线性支持向量机可以很好的处理线性分类问题，但是现实中往往很多数据是非线性可分的，举一个二维空间中很简单的非线性可分的例子，如下图所示对于此类数据，我们找不到一条能够维完全正确的分离圆圈和叉叉两类数据的直线(或平面)，
SVM（支持向量机）—分类器
原创
2021-12-16 13:44:15
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SVM（支持向量机）—分类器
原创
2022-03-29 18:04:36
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主要内容：SVM基本原理，带松弛因子的SVM，核方法，支持向量回归基本原理：①最大间隔原则：最大化两个类最近点之间的距离，该距离成为间隔（margin），边缘上的点为支持向量（support vectors），如下图所示： 设线性分割面如上有图所示：，根据向量的计算规则，可以得到：带入求解可以得到：其中，x=0时，表示原点到分类面的距离 
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2024-02-26 17:34:08
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本菜鸟最近打算开始学习机器学习的常用算法了，毕竟写博客也是较好的学习手段，机器学习的基础概念基础概念主要在笔记1中谈到。本篇主要谈谈支持向量机的原理基础。本篇图文主要参考(搬运)周志华教授的《机器学习》第六章。 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，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
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2024-07-19 16:34:25
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