目录一、SVM案例：线性支持向量机SVM：支持向量机支持向量基本原理例子Support Vector Machines: 最小化 雷区 训练一个基本的SVM 对比实验二、软间隔C值对结果的影响引入核函数的SVM高维核变换调节SVM参数: Soft Margin问题调节C参数三、模型复杂度的权衡四、人脸识别实例Example: Face Recognitio
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2024-04-15 13:54:01
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SVM（Support Vector Machine）支持向量机是建立于统计学习理论上的一种二类分类算法，适合处理具备高维特征的数据集。它对数据的分类有两种模式，一种是线性可分割，另一种是线性不可分割（即非线性分割）。SVM思想是：通过某种核函数，将数据在高维空间里寻找一个最优超平面，能够将两类数据分开。支持向量是距离最优超平面最近的实例，因此有该算法用到的实例数据量相较其他会少巨多的说法，可以研
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2024-04-29 16:47:15
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1 什么是支持向量机？支持向量机，support vector machine，支持向量机模型是指由支持向量支撑的模型，在这个模型中，仅支持向量起到作用，而非支持向量对模型没有作用。 假设此时是一个而二维平面，我们需要将+和-点分开，显然这条线很多种可能，那么我们要找到最优的那条边界，那么这条边界的定义就是离这个边界最近的点，使得这个点离边界最远。 通俗的将就是找离这条先最近的点，得到距离L，那么
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2024-03-30 08:21:56
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支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，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规划问题的求解。具体原理：1. 在n维空间中找
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2024-04-16 10:22:35
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）本系列是2022年12月DataWhale组队学习中sklearn机器学习实战中的第二个学习任务——SVM，开源的在线学习地址 ，下面我们就开始本次学习之旅了！支持向量机，英文名称Support Vector Machine，简称SVM，他是监督学习的一种，被广泛应用于统计分类以及回归分析中。它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特
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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神经网络是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,而实际问题中样本数据往往是有限的.因此,假设样本数据无穷多,并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果. 而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的,可以克服神经网络难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能
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2023-11-02 08:45:25
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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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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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# BP神经网络和支持向量机的区别
## 整体流程
为了帮助你理解BP神经网络和支持向量机的区别，我将给你一个简单的流程图，以便你更好地理解这两种算法之间的不同点。
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B(数据准备)
B --> C{选择算法}
C --> |BP神经网络| D[训练网络]
C --> |支持向量机| E[训练模型]
原创
2024-04-04 05:33:27
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前言最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第6章：SVM 支持向量机。支持向量机不是很好被理解，主要是因为里面涉及到了许多数学知识，需要慢慢地理解。我也是通过看别人的博客理解SVM的。推荐大家看看on2way的SVM系列：解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件解密SVM系列（二）：SVM的理论基础解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实
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2024-05-23 16:43:04
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支持向量机是属于原创性、非组合的具有明显直观几何意义的分类算法，具有较高的准确率。 使用SVM算法的思路：（1）简单情况，线性可分情况，把问题转化为一个凸优化问题，可以用拉格朗日乘子法简化，然后用既有的算法解决；（2）复杂情况，线性不可分，用核函数将样本投射到高维空间，使其变成线性可分的
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2024-08-22 06:34:17
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文章目录文献参考基本概念支持向量支持向量机(SVM)最大间隔超平面软间隔与硬间隔SVM最优化问题求解思路支持向量机数学原理第一步：建立支持向量方程第二步：求出最大间隔
L
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2024-03-22 16:18:11
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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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支持向量机支持向量机（Support vector machines, SVM）是一种二分类模型。基础模型是定义在特征空间上的最大间隔分类器。支持向量机的目标就是最大化间隔。 线性可分能做一个超平面分开训练数据支持向量机的分类根据训练数据是否线性可分，支持向量机可以分成：训练数据线性可分：线性支持向量机训练数据近似线性可分：软间隔支持向量机训练数据线性不可分：非线性支持向量机（核技巧、软间隔）线性
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2024-08-13 16:55:42
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神经网络的分类 BP神经网络是传统的神经网络，只有输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的层数根据需要而定。而这种网络训练复杂度太高，于是有了新的多层神经网络（深度学习），如CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络），多了卷积层、降维层等等，训练方式也改变了。 这些网络都是机器学习的一种。机器学习方法是计算机利用已有的数据，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法。 本文主要介绍B
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2023-06-14 17:08:04
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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，
本文是机器学习技法系列文章的第二篇。介绍了拉格朗日对偶、KKT条件、对偶支持向量机算法的推导过程。 文章目录2. Dual Support Vector Machine2.1 Motivation of Dual SVM2.2 Lagrange Dual SVMKKT Optimality Conditions2.3 Solving Dual SVM2.4 Messages behind Dual
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2024-05-10 12:22:20
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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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支持向量机SVM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，可将问题化为求解凸二次规划的问题。在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分时，加入松弛变量并通过使用非线性映射将低维输入空间的样本映射到高维空间使其变为线性可分。决策面方程如果输入的数据是一个L维空间特征，考虑一个M分类问题，那么分类器将会把这个L维空间的特征点分为M个区域。每个区域显然
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2023-06-12 10:50:39
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