SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。所谓支持向量机，顾名思义，分为两个部分了解，一什么是支持向量(简单来说，就是支持 or 支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点)，二这里的“机”是什么意思。我先来回答第二点：这里的“机（machine,机器）”便是一个算法。在
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2024-04-16 10:34:38
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在机器学习几大算法中，支持向量应该算是应用最广泛的，但是却也是理解最困难的。相对于其他的算法而言，这个算法的逻辑可能并不难难，难的是它的内部逻辑转换，如何转化求解最大超平面。其实最近我在想，机器学习有时候感觉理解起来并不太难，有时候相对于其他知识来说，比如电磁场，固体物理等，简直是最简单的，甚至感觉某些人把这个学科神话了。但是这句话我是说不出口的，因为我只是学了个皮毛。学了很多，却总是忘记，因此，
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2024-05-27 20:13:38
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1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一个功能强大并且全面的机器学习模型，它能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是异常值检测任务。SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。 什么是机？什么是向量？什么是支持？机就是算法的意思，为什么不叫算法叫机是因为一些历史原因。向量就是向量，做分类的时候每个样本都用一个向量表示。支持有撑起来，决定的意思。做分类的时候一般都是找到一个分类超平面（二纬的话是线），超平
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2024-03-15 08:48:20
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1.什么是支持向量机（SVM） 所谓支持向量机，顾名思义，分为两部分了解：一，什么是支持向量（简单来说，就是支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点）；二，这里的“机（machine，机器）”便是一个算法。在机器学习领域，常把一些算法看做是一个机器，如分类机，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机是90年代中期发展起来的基于统计学
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2024-03-25 20:46:47
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摘要： 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 7.svm和感知机的异同 8.svm和LR的异同内容：1.算法概述 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
线性回归为什么加正则项https://zhuanlan.zhihu.com/p/410358244 1 正则项的含义在线性回归中，正则项是一种用于控制模型复杂度的技术，它通过将系数的大小加入到损失函数中，以限制模型的复杂度。在线性回归中，通常使用L1正则项或L2正则项。正则项的形式可以表示为：L1正则项（Lasso）： L2正则项（Ridge）： L1正则
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2023-10-08 09:27:46
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第六章 支持向量机SVM算法优缺点优点: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分类问题。 范围:数值型和标称型数据。SVM分类线性支持向量机求解线性支持向量机的过程是凸二次规划问题，所谓凸二次规划问题，就是目标函数是凸的二次可微函数，约束函数为仿射函数 （满足f(x)=ax+b,a,x均为n为向量） 。而我们说求解凸二次规划
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2024-09-05 13:37:05
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一.SVM算法简介支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。如下图所示，红色和蓝色的二维数据点显然是可以被一条直线分开的，在模式识别领域称为线性可分问题。然而将两类数据点分开的直线显然不止一条。图中(b)和(c)分别给出了A、B两种不同的分类方案，其中黑色实线为分界线，术语称为“决策面”。每个决策面对应了一
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2024-03-15 15:50:15
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之前看吴恩达的机器学习视频，以为自己已经理解了SVM，今天看《统计学习方法》重新学习SVM，才发现之前自己的理解都只浮于表面，实际上要复杂的多。接下来我将从五个方面讲述一下我对SVM的认识，文章将分为上下两篇，这一篇讲解硬间隔支持向量机、软间隔支持向量机和非线性支持向量机，下一篇机器学习(4)-支持向量机的理解与代码实现（下）介绍了SMO算法和代码实现。 支持向量机硬间隔支持向量机软间隔支持向量机
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2024-05-10 07:15:04
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前言 SVM算法确实有难度，我感觉没有两三遍学习，是很难彻底掌握的，这是我第一遍学习时的理解与体会，有瑕疵的地方还望海涵，日后会再更新（SVM算法的数学原理很多也很复杂，本文不作深入介绍，仅在需要的时候提一下）。 一、算法简介 SVM算法，全称是支持向量机算法，是一个二分类机器学习算法，也是目前分类效率最高以及泛化性能最好的算法，不过以此同时也是理论最深、实现起来最复杂的算法。 为什么叫支持向量机
一、SVM定义支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：进行二分类问题的学习，设计最优的一个超平面，将两个不同的样本分离开来，这个超平面我们就称它为支持向量机得到最优超平面的学习策略，使间隔（margin）最大化，二、线性问题讨论在二维空间的线性可分如下图所示：（1）上图中，我们找到具有最大的间隔，当需要测试新的数据时，分类的结果会有更高的可信度。 （2）由图中可知，上下
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2024-04-02 11:16:53
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支持向量机SVM的基本概念支持向量机SVM的基本原理 当数据线性不可分时，增加数据的维度，将其投射至高维空间，从而引出了SVM。
在SVM中用的最普遍的两种把数据投射到高维空间的方法是多项式内核（Ploynomial）和径向基内核（Radial basis function kernel，RB
支持向量机(Support Vector Machine)1、定义支持向量机(Support Vector Machine，SVM)支持（support）向量（vector）指的就是样本点机器（Machine）支持向量机它是针对线性可分情况进行分析的，对于线性不可分的情况，它会将向量（样本）映射到一个更高维的空间里，在这个更高维空间里建立有一个最大间隔超平面，进行线性可分。通俗来讲，它是一种二类分
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2024-03-25 17:39:32
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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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最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课，学习了支持向量机，再结合网上各位大神的学习经验总结了自己的一些关于支持向量机知识。一、什么是支持向量机(SVM)? 1、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，这族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
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2024-03-27 15:42:02
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1、支持向量机（SVM）support vector machines 序列最小优化（SMO）sequential minimal optimization 适用数据类型：数值型和标称型 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，原是分类器不加修改仅适用于处理二类问题。 2、点到分隔面的距离称为间隔 间隔尽可能大，如果我们犯错或者在有限数据上训练
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2024-04-01 09:32:34
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下面实战演练拉格朗日中值定理的证明。先给出拉格朗日中值定理的定义：如果函数f(x)满足：（1）在闭区间[a,b]上连续；（2）在开区间(a,b)内可导；那么在开区间(a,b)内至少有一点使等式成立。其实通俗来讲，就是在光滑曲线上，对于任意两点所连成直线的斜率，必存在一点切线处的斜率等于所连直线的斜率。下面开始四步走：1.想出证明定理的直观思路：我这里有两种直观的思路，都可以证明：第一种：观察上图，
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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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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目录前言一、支持向量机是什么？二、支持向量机的优点和缺点三、支持向量机的应用场景四、构建支持向量机模型的注意事项五、支持向量机模型的实现类库六、支持向量机模型的评价指标七、类库scikit-learn实现支持向量机的例子八、支持向量机SVM的模型参数总结前言支持向量机是机器学习中有监督学习的一种算法。一、支持向量机是什么？支持向量机是用于分类和回归的强大判别模型。通过拟合超平面（二维空间中，是一条
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2024-07-01 13:38:05
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