看《机器学习（西瓜书）》可以理解SVM的推导过程，重点是看附录理解“对偶问题”，以及核函数的定义。SVM的代码主要是SMO算法的实现，主要参考《统计学习方法》，即如何选择pair进行优化，收敛后即可得到α、w、b代码：# _*_ coding:utf-8 _*_
from numpy import *
def loadDataSet(filename): #读取数据
dataMat=[]
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2023-09-22 12:40:51
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支持向量机算法（SVM）实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类，即找到一个分类边界，使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中，使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器，并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
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2024-05-14 11:59:46
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关键字(keywords)：SVM支持向量机 SMO算法 实现机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的，能够先看一下入门的视频，对帮助理解非常实用的，然后再深入一点能够看看这几篇入门文章，作者写得挺具体，看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了，再然后买本《支持向量机导论》作者是Nello Crist...
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2014-12-25 10:02:00
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目录1.SVM作用：2. 不适定性问题2.1 什么是不适定性问题2.2 怎样解决不是定性问题？3. SVM 算法解决不适定性问题的具体过程3.1 Hard-margin SVM（1）什么是hard-margin SVM（2）hard-margin SVM 目标函数及约束条件的推导过程3.2 Soft-margin SVM（1）Soft-SVM的决策边界VS Hard-SVM的决策边界(2) 数据线
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2023-11-25 12:21:44
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SVM（support vector machine）支持向量机：线性分类：先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分的，那么只需要一根直线f(x)=wx+b就可以分开了，类似这样：这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane）。也就是说，数据不总是二维的，比如，三维的超平面是面。但是有个问题：上述两种超平
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2024-07-30 20:45:11
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本文主要基于李航《统计学习方法》与周志华《机器学习》完成，加入了若干个人推导与注解，文后附Python3源码。跟我推导完，相信你一定会有收获。目录初识SVM第一重 · 线性硬间隔支持向量机第二重 · 线性软间隔支持向量机第三重 · 非线性支持向量机迈门利器 · 序列最小最优化算法迈门演示 · Python源码参考文献初识SVM支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是ML
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2024-03-12 21:43:20
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专栏推荐正文我们构造svm模型的时候是有如下的参数可以设置的。SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape='
ovr
', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=False, random_st
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2024-04-22 09:29:00
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二、SVM的求解过程1、对问题的简单求解其实上一章中的结果，已经是一个可求解的问题了，因为现在的目标函数是二次的，约束条件是线性的，所以它是一个凸二次规划问题，只要通过现成的QP包就能解决这个二次规划问题。 2、求解方式转换由于这个结构具有特殊性，所以可以通过拉格朗日的对偶性（ Lagrange Duality），将原问题转到对偶问题进行优化（两者等价）。 这样是有两个优点：一是对偶问题更容易求
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2024-07-02 15:20:19
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1 简介支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 是一种应用广泛的机器学习方法, 具有理论知识清晰完备,适应性和泛化能力良好的优点, 核心思想是在特征空间中寻找到一个最优超平面将两类样本尽可能大的分开, 能够较好的处理小样本、非线性和克服“维数灾难”问题, 并且表现出优秀的分类能力和泛化能力而被广泛应用于分类和回归等领域. 但是 SVM 对核函数的参数选取对分类效果
原创
2022-01-04 19:44:37
457阅读
1 简介支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 是一种应用广泛的机器学习方法, 具有理论知识清晰完备,适应性和泛化能力良好的优点, 核心思想是在特征空间中寻找到一个最优超平面将两类样本尽可能大的分开, 能够较好的处理小样本、非线性和克服“维数灾难”问题, 并且表现出优秀的分类能力和泛化能力而被广泛应用于分类和回归等领域. 但是 SVM 对核函数的参数选取对分类效果
原创
2022-01-05 18:57:48
326阅读
最近在学习svm算法，借此文章记录自己的学习过程，在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计，若有不足的地方，请海涵；svm算法通俗的理解在二维上，
原创
2021-07-05 11:06:18
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前言有些算法书写的很白痴，或者翻译的很白痴。我一
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2021-09-08 10:19:57
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1 简介为了提高支持向量机(SVM)模型的拟合精度和泛化能力,以最小化输出量的均方误差为目标,采用基于万有引力定律的优化机制,提出了一种基于引力搜索算法的SVM参数优化方法.通过仿真实验验证,基于引力搜索算法的SVM回归模型不但精度高且泛化能力强.将该方法应用于谷氨酸发酵过程的建模研究,仿真结果表明,该方法可以提高谷氨酸质量浓度的预测精度.2 部分代码% GSA code v1.0.% Gener
原创
2022-03-18 11:28:47
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1 简介提出一种基于郊狼优化算法(COA)和支持向量机(SVM)的股价预测方法.针对SVM预测模型参数难以确定的问题,采用COA算法对SVM中惩罚因子及核函数参数进行优化,构建COA-SVM股价预测模型。支持向量机是利用已知数据类别的样本为训练样本，寻找同类数据的空间聚集特征，从而对测试样本进行分类验证，通过验证可将分类错误的数据进行更正。本文以体检数据为数据背景，首先通过利用因子分析将高维数据进
原创
2022-04-08 22:02:20
478阅读
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 ...
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2021-07-25 18:50:00
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一、神经网络-支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分
原创
2021-07-10 17:27:21
990阅读
一、神经网络-支持向量机支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
原创
2021-07-13 09:56:48
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1 简介支持向量机是一种建立在统计学习理论上的机 器学习方法, 它追求结构化风险最小而不是经验风 险最小, 具有很强的推广能力. SVM 是从线性可分 的二分类问题发展而来的, 其基本思想是寻找两类 样本的最优分类面, 使得两类样本的分类间隔 ( margin) 最大. 以图 1 所示为例. 图中: 实心点和空 心点分别代表两类样本; H 为分类线, H1 和 H2 分 别为各类中离分
原创
2022-05-30 21:46:34
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SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的：支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界）：JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。SVN原理比
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2024-02-25 07:26:05
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前言SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归分析。它的主要目的是寻找一个最优超平面，将不同属性的数据分成不同的类别。SVM是一种有效的分类器，因为它可以处理高维数据，并且可以使用核函数处理非线性可分的数据。SVM思想它的核心思想是通过将数据映射到高维空间来找到一个最优的超平面。SVM通过找到支持向量来定义最优超平面。支持向量是最接近超平面的数据点，它们对于定义超平面的位置和方向
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2023-12-13 21:56:00
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