在上个版本的基础上修订,改正了一些错误，优化了一些代码结构，修改了一些注释。不厌其烦的详细注释，对入门来说还是挺友好的哈，欢迎指正！测试数据是吴恩达机器学习课程svm章节的作业。分别用高斯核函数与线性核函数进行测试，可以发现高斯核函数的稳定性和准确率明显较线性核函数好。import numpy as np
from sklearn import datasets
class SVM:
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2023-12-07 07:05:53
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感想今天做了几道SVM的题目，发现自己还做错了，想当年我还是手推过SVM公式的人，看来SVM的理论理...
原创
2022-08-12 08:29:23
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核函数的起源是对于线性不可分的分类情况，其实可以通过p次方多项式，及非线性模型进行分类；然后对于这类非线性多次方的，其实可以按照广义线性模型来进行升维变形，使之成为线性模型，这样就可以放到SVM中来进行处理了（svm只能处理非线性模型）。 但是升维之后是有维度爆炸现象的（二次方对应6维度，三次方对应
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2019-12-17 10:42:00
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Python.SVM(三）核方法1什么是核方法往简单里说，核方法是将一个低维的线性不可分的数据映射到一个高维的空间、并期望映射后的数据在高维空间里是线性可分的。我们以异或数据集为例：在二维空间中、异或数据集是线性不可分的；但是通过将其映射到三维空间、我们可以非常简单地让其在三维空间中变得线性可分。比如定义映射：该映射的效果如下图所示：可以看到，虽然左图的数据集线性不可分、但显然右图的数据集是线性可
原创
2020-11-23 21:49:03
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搞清楚自己用的是分类还是回归！。 搞回归的用的是scm.SVR方法参数文档sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=Fa
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2023-08-08 08:33:38
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SVM有很多种实现，但是本章只关注其中最流行的一种实现，即序列最小化（SMO）算法在此之后，我们将介绍如何使用一种称为核函数的方式将SVM扩展到更多的数据集上基于最大间隔的分割数据优点：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，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题适用数据类型：数值型和标称型数据寻找最大间隔：分割超平面的形式可以写成W^T *x+b，要计算点A到分
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2023-10-03 20:19:19
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Python.SVM(三)核方法1什么是核方法往简单里说，核方法是将一个低维的线性不可分的数据映射到一个高维的空间、并期望映射后的数据在高维空间里是线性可分的。我们以异或数据集为例：在二维空间中、异或数据集是线性不可分的；但是通过将其映射到三维空间、我们可以非常简单地让其在三维空间中变得线性可分。比如定义映射：该映射的效果如下图所示：可以看到，虽然左图的数据集线性不可分、但显然右图的数据集是线性可
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2023-12-27 15:25:38
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最近小小地研究了一下SVM，发现这个算法还是相当有意思，今天来给大家讲讲其原理。首先假设每个样本的特征值为X1、X2...到Xn，即有n个特征值。θ1、θ2、θ3...θn为对应权值。那么要将上图两类红色的X和白色的O分类的话，最简单的方法就是找到合适的权值，使得：当θ0+θ1*X1+θ2*X2+...θn*Xn>=0时 将样本分为第一类。当式子<0时，分为第二类。将该式拓展一下可以变
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2024-01-03 14:37:22
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的选择对于其性能的表现有至关重要的作用，尤其是针对那些线性不可分的数据，因此核函数的选择在SVM算法中就显得至关重要。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可分的数据映射到一个高纬的特征空间内使得数据在特征空间内是可分的，我们定义这种映射为ϕ
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2022-12-01 23:48:09
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前段时间用svm 进行了试题答案（ABCD）分类svm 介绍sklearn 包记录一下 相关参数SVC继承了父类BaseSVCSVC类主要方法：★__init__() 主要参数：C:错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪
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2023-10-09 16:42:45
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1. c ： float参数，默认值为1.0错误项的惩罚系数。c越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小c的话，允许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用减小c的方法，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声2.2. kernel ： str参数，默认为‘rbf’算法中提供的核
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2024-01-29 06:58:39
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在现实任务中，原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面，但是我们知道如果原始空间的维数是有限的，也就是说属性数是有限的，则一定存在一个高维特征空间能够将样本划分。
在现实任务中，原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面，但是我们知道如果原始空间的维数是有限的，也就是说属性数是有限的，则一定存在一个高维特征空间能够将样本
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2023-11-29 14:15:06
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数据可视化上篇文章介绍了线性不可分和线性可分两种情况，以及五种核函数，线性核函数（linear），多项式核函数（poly），高斯核函数（rbf），拉普拉斯核函数（laplace）和Sigmoid核函数，基于《机器学习实战》的数据，我们使用各种核函数对数据尝试分类，下面看一下效果如何.首先看一下我们的数据集： &nbs
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2023-10-09 09:47:58
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&nbs
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2024-01-28 17:26:35
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Kernel Trick
在 SVM 中引入核方法便可使得 SVM 变为非线性分类器，给定非线性可分数据集 ，如下图所示，此时找不到一个分类平面来将数据分开，核方法可以将数据投影到新空间，使得投影后的数据线性可分，下图给出一个 的映射，原空间为 ,新空间为 ，根据图可以看出映射后样本点的变化，此时样本便为线性可分的了，直接用 分类即可。
上图是一个 的映射，但一般情况下，特征空间
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2018-08-07 12:25:52
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知识预备 1. 回顾：logistic回归出发，引出了SVM，即支持向量机[续]。2. Mercer定理：如果函数K是上的映射（也就是从两个n维向量映射到实数域）。那么如果K是一个有效核函数（也称为Mercer核函数），那么当且仅当对于训练样例，
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2013-07-13 20:43:00
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一、核函数1、核函数的特点不需要每次都具体计算出原始样本点映射的新的无穷维度的样本点，直接使用映射后的新的样本点的点乘计算公式即可；减少计算量减少存储空间一般将原始样本变形，通常是将低维的样本数据变为高维数据，存储高维数据花费较多的存储空间；使用核函数，不用考虑原来样本改变后的样子，也不用存储变化后的结果，只需要直接使用变化的结果进行运算并返回运算结果即可；核函数的方法和思路不是 SVM 算法特有
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2024-04-16 10:37:04
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关键：因为有泰勒展开严格说是为什么高斯核函数能够将低维映射到无穷维对于高斯核为什么可以将数据映射到无穷多维，我们可以从泰勒展开式的角度来解释，首先我们要清楚，SVM中，对于维度的计算，我们可以用内积的形式，假设函数： 表示一个简单的从二维映射到三维。则在SVM的计算中，可以表示为：再来看泰勒展开式：所以这个无穷多项的式子正是对于的近似，所对应的映射：再来看高斯核：将泰勒展开式带入高斯核，
前言上文中简单总结了对于线性可分数据的SVM的算法原理，本文对于非线性可分以及有噪声存在的时候我们需要对基本SVM算法的改进进行下总结其中包括:核函数在SVM算法中的使用引入松弛变量和惩罚函数的软间隔分类器SVM对偶问题这里稍微回顾下SVM最终的对偶优化问题，因为后面的改进都是在对偶问题的形式上衍生的。标准形式subject to对偶形式subject to , 其中 和 的关系: SVM预测S
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2024-04-23 14:18:39
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SVM（核函数、高斯核函数RBF）一、核函数（Kernel Function） 1）格式K(x, y)：表示样本 x 和 y，添加多项式特征得到新的样本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值；在 SVM 类型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回点乘：x' . y' 得到的值； 2）多项式核函数业务问题：怎么分类非线性可分的样本的分类？内
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2024-03-14 18:02:18
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