与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM），在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。SVM属于监督学习算法。本文将从逻辑回归开始展示如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机SVM。逻辑回归的假设函数如下图所示： 逻辑回归的代价函数如下图所示： 很明显，在上图中的代价函数，只是一个样本的代价函数，而我们想要
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2024-04-16 10:18:58
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1 SVR背景2 SVR原理3 SVR数学模型SVR的背景 SVR做为SVM的分支从而被提出，一张图介绍SVR与SVM的关系 这里两虚线之间的几何间隔r=,这里的d就为两虚线之间的函数间隔。 （一图读懂函数间隔与几何间隔） 这里的r就是根据两平行线之间的距离公式求解出来的SVR的原理SVR与一般线性回归的区别SVR一般线性回归1.数据在间隔带内则不计算损失，当且仅当f(x)与y之间的差距的绝对值大
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2023-09-25 19:01:23
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首先构建数据集x<-c(runif(50,0,1),runif(100,1,3),runif(50,3,4))
y<-runif(200,0,1)
z<-c(rep(0,50),rep(1,100),rep(0,50))
data<-cbind(x,y,z)画出数据集的情况plot(x,y,col=c(rep('red',50),rep('blue',100),r
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2023-06-21 14:27:35
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SVM（Support Vetcor Machine），解决二分类问题的好方法，也可以用来解决多分类问题。写程序的重点应该在SMO这里，个人觉得SVM的原理还是算比较难的，虽然本人也算90%的数学科班出身。原理刚开始看书的时候没怎么看懂，后来听老师讲了一遍，很可惜也没讲具体的推导过程，就下来上网搜了搜。以下是学习过程中的手写笔记，内容还算明了，适合机器学习新手阅读。最后半页纸，其实算是SVM的小拓
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2024-04-18 14:05:56
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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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在这篇博文中，我将详细记录一下如何利用Python实现R支持向量回归 (SVR) 的预测，为大家整理出一个全面的迁移指南和实战案例。SVR是一种流行的机器学习方法，适用于回归任务。以下是我整理的内容结构。
### 版本对比
随着Python生态系统的发展，SVR的实现也经历了多个版本的演进。以下是SVR在不同版本中的特性对比。
时间轴（版本演进史）：
```mermaid
timeline
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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相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧（核函数），使得SVM可以应用于多分类的任务中。本篇文章只是介绍SVM的原理以及核技巧究竟是怎么一回事，最后会介绍sklearn svm各个参数作用和一个demo实战的内容，尽量通俗易懂。至于公式推导方面，网上关于这方面的文章太多了，这里就不多进行展开了~1.SVM简介
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2024-08-16 14:38:45
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1. 优化目标(Optimization Objective)目前来说，我们已经学过了单变量与多变量的线性回归，逻辑回归以及神经网络等机器学习算法，他们在各自的领域都发挥着巨大的作用。但是还有一个算法在工业界和学术界有着非常广泛地应用，它就是支持向量机(Surport Vector Machine)。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰更
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2024-04-16 10:23:36
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1、支持向量机（ SVM ）是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则 为了最小化期望风险，应同时最小化经验风险和置信范围）
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2013-09-04 15:29:00
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文章目录一、支持向量机原理支持向量机原理的三层理解二、线性SVM决策过程的可视化探索建好的模型推广到非线性情况总结 一、支持向量机原理支持向量机（SVM，也称为支持向量网络），是机器学习中获得关注最多的算法没有之一。它源于统计学习理论，是我们除了集成算法之外，接触的第一个强学习器。支持向量机原理的三层理解目标是"找出边际最大的决策边界"，听起来是一个十分熟悉的表达，这是一个最优化问题，而最优化问
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2024-06-05 11:31:01
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。介绍在本课中，您将发现一种使用SVM构建模型的特定方法：支持向量机进行回归，或SVR：支持向量回归器。时间序列中的SVR在了解 SVR 在时间序列预测中的重要性之前，这里有一些您需要了解的重要概念：回归：监督学习技术，从给定的一组输入中预测连续值。这个想法是在具有最
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2024-05-10 10:53:46
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在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的数据有很好的处理，但是对完全线性不可分的数据没有办法。本文我们就来探讨SVM如何处理线性不可分的数据，重点讲述核函数在SVM中处理线性不可分数据的作用。1.回顾多项式回归如何将多项式回归转化为线性回归。比如一个只有两个特征的p次方多项式回归的模型：我们令x0=1,x1=x1,x2=x2,x3=x21,x4=x22
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2024-06-16 18:17:08
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逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头 1 逻辑回归 首先逻辑回归是线性回归衍生过来的，假设在二维空间上，本质上还是一条线，那么在三维空间，他就是一个平面。把数据分成两边，就是直的不能再直的一条线或者一个平面。那么假设现在我们有两个变量，就是图中这两个变量，为什么假设y=1是坏客户的话，根据图中可以看到，单个变量的划分并不可以把两种类型的客户分的很好，要两个变量相互作用，假设x1为查询次数，x2
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2024-06-13 23:10:13
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目录SVM回归模型的损失函数度量SVM回归模型的目标函数的原始形式SVM回归模型的目标函数的对偶形式SVM 算法小结一、SVM回归模型的损失函数度量SVM和决策树一样，可以将模型直接应用到回归问题中；在SVM的分类模型(SVC)中，目标函数和限制条件如下在SVR中，目的是为了尽量拟合一个线性模型y=wx+b；我们可以定义常量eps>0，对于任意一点(x,y)，如果|y-wx-b|
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2024-02-17 19:37:55
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## Python支持向量回归（SVR）简介与实现
### 什么是支持向量回归（SVR）？
支持向量回归（Support Vector Regression，简称SVR）是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同，SVR使用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的思想来进行回归分析，可以处理非线性的数据。
在SVR中，回归问题的目标是找到一
原创
2023-09-09 03:33:00
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孪生双子支持向量机（TWSVM）线性可分支持向量机非线性核分类代码 线性可分支持向量机孪生双子支持向量机与广义特征支持向量类似都是求取两个非平行的超平面来分离数据。（广义特征支持向量机）但是他们在本质上是不同的。TWSVM对中的两个二次规划问题都有一个典型的SVM公式。 通过求解以下公式得到TWSVM分类器二次规划问题： 这里的c1、c2 为常数且 c1、c2 > 0，e1、e2为合适维度
研究背景支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）算法是一种经典的回归算法，其研究历史可以追溯到20世纪90年代。以下是一些关于SVR算法的经典论文：Vapnik, V. N. (1995). The nature of statistical learning theory (Vol. 1). Springer. 这本书介绍了支持向量机的理论和算法，为SVR算
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2023-12-20 08:32:46
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优化目标与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称 SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰、更加强大的方式。回顾一下逻辑回归的相关概念，看如何进行改动可以得到支持向量机。逻辑回归的假设函数为 ，对应的图像如下： Logistic 回归中的代价函数： 其中的 函数:SVM 中的代价函数图像： 当 即 改变时，在某一区域其对应的值会变得非常小，对整个代价函数而言影响也非常小。在图
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2024-04-30 10:02:58
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1. SVM回归模型的损失函数度量12||w||22
12||w||22最小，同时让各个训练集中的点尽量远离自己类别一边的的支持向量，即yi(w∙ϕ(xi)+b)≥1
yi(w∙ϕ(xi)+b)≥1。如果是加入一个松弛变量ξi≥0
ξi≥0,则目标函数是12||w||22+C∑i=1mξi
12||w||22+C∑i=1mξi,对应的约束条件变成：yi(w∙ϕ(xi)+b
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2024-03-26 12:02:22
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