本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。前面的决策树，随机森林，梯度提升都是属于树模型，而支持向量机被称为核方法。其主要是依赖核函数将数据映射到高维空间进行分离。支持向量机适合用于变量越多越好的问题，因此在神经网络之前，它对于文本和图片领域都算效果还不错的方法。学术界偏爱支持向量机是因为它具有非常严格和漂亮的数学证明过程。支持向量机可以分类也可以
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2023-12-11 21:49:16
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下面是使用 scikit-learn 库中的 SVM 模型的示例代码：from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
# generate some example data
X, y = make_classification(n_features=4, random_state=0)
# fi
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2023-08-20 23:54:09
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支持向量机算法1 概述2 算法特点3 算法原理3.1 距离计算3.2 分类器的求解优化3.2.1 要优化的目标3.2.2 目标函数3.3 软间隔最大化3.4 核函数4 总结5、python实现 1 概述 支持向量机（support vector machines,SVM）主要作为一种二分类模型。它的强大之处在于既可以用作线性分类器又可以作为非线性分类器。2 算法特点优点：泛化错误率低，计算开销
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2023-11-17 21:02:09
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sklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’, loss=’squared_hinge’, dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class=’ovr’, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max
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2023-08-08 10:56:35
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吴恩达机器学习系列作业目录
1 Support Vector Machines1.1 Example Dataset 1%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb
from scipy.io import loadmat
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2024-04-18 21:15:42
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1.线性可分SVC.LinearSVC()（官方链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.LinearSVC.html#sklearn.svm.LinearSVC）sklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’, loss=’squared_hinge’, dual=T
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2023-07-04 15:51:26
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题前故事：小 D 最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化， 喜怒无常，让小 D 捉摸不透，小 D 女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D 想到了 SVM 算法， 也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子” 和“是否有好吃的”这两项的时候， 能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这
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2023-10-29 07:17:27
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一基础知识 除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的SVM算法，Python中也可以使用支持向量机做分类（做分类有什么用）。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法。1导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/inde
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2024-04-28 21:49:08
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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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2024-05-18 14:01:42
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支持向量机(Support Vector Machines, SVM)基于SMO(序列最小优化)算法实现一、基于最大间隔分隔数据SVM优点： 泛化错误率低，计算开销小，结果易解释。SVM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。分隔超平面(separating hyperplane)： 如果数据集是1024维，那么就需要一个1023维的超平面来对数据进行分隔，也
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2024-05-17 13:45:06
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支持向量机整理介绍整理了SVM的基本数学推导，SMO算法的基本过程，LibSVM的用法，SMO算法的python实现四大部分(pdf版及测试数据相关电子书百度云 密码：itih)基本型支持向量机(Support vector machine)通常用来解决二分类问题，首先考虑一种最简单的情况，即数据线性可分的情况。划分超平面考虑下面两点的划分，对于平面上的点集，存在一条直线将其完全划分，但是在实际情
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2024-04-16 10:24:33
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本文完整代码 github 地址：https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes（欢迎 Star ?）第7章 SVM支持向量机（support vector machines,SVM）的基本模型定义是在特征空间上的间隔最大的线性分类器，它的学习策略就是间隔最大化。支持向量机的模型由简到难分为：线性可分
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2024-05-27 19:25:11
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1. 概念： 针对二分类问题，寻求最优超平面SVM： 使到超平面最近的样本点的“距离”最大SVR： 使到超平面最远的样本点的“距离”最小。SVR回归的优势：容忍偏离传统的回归方法当且仅当回归f(x)完全等于y时才认为是预测正确，需计算其损失；而支持向量回归(SVR)则认为只要是f(x)与y偏离程度不要太大，既可认为预测正确，不用计算损失。 eg： 支持向量回归表示只要在虚线内部的值都可认为是预测正
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2023-11-21 15:17:24
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1、前言在上一篇理论性的文章中我们说过了，SVM是分线性可分和线性不可分两种情况的，线性可分的比较容易理解，比较容易一些，线性不可分的就稍微复杂一点了。我们测试就分别用线性可分和线性不可分两种情况分别测试Python中的SVM算法。Python中已经封装了SVM的算法在sklearn的库中，若不知道sklearn是啥我想你可能是没有看前面的基础课程，建议去了解一下sklearn。本篇文章只讲线性可
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2023-10-08 12:00:48
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什么是SVM？支持向量机(Support Vector Machines, SVM)，它是一种二分类模型，属于有监督学习算法。它的决策边界是对学习样本求解最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。 好吧，上面的解释并不是特别清楚，下面举例来说明一下SVM到底是什么。便于理解，先从二维数据集开始。假如在平面上有圆圈和三角形，希望用一条直线来将它们分隔开。 这条直线，好像这
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2024-05-29 14:55:35
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第一章 SVM支持向量机详解（一）1. 求最优解与凸函数目标函数和约束条件，可以用下面的式子表示：公式中一共有p+q个约束条件，其中p个是不等式约束，q个等式约束。关于这个式子可以这样来理解：式中的x是自变量，但不限定它的维数必须为1（视乎你解决的问题空间维数，对我们的文本分类来说，那可是成千上万啊）。要求f(x)在哪一点上取得最小值（反倒不太关心这个最小值到底是多少，关键是哪一点），但不是在整个
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2024-09-23 17:39:18
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Python 支持向量机 SVM 支持向量机简称SVM，是Support Vector Machine 的缩写。SVM是一种分类算法，在工业界和学术界都有广泛的应用，特别是针对数据集较小的情况下， 往往其分类效果比神经网络好。算法原理大间距分类算法 假设要对一个数据集进行分类，如图1所示，可以构造一个分割线把圆形的点和方形的点分开。这个分割线称为分割超平面（Separating hyperplan
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2023-10-04 16:55:48
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支持向量机（SVMs）是一套用于分类、回归和异常值检测的监督学习方法。支持向量机的优点是：在高维空间中有效。在维数大于样本数的情况下仍然有效。在决策函数中使用训练点的子集（称为支持向量），所以它的内存也很有效。多功能性：可以为决策函数指定不同的内核函数。提供了常见的内核，但也可以指定自定义内核。支持向量机的缺点包括：如果特征的数量远远大于样本的数量，那么在选择核函数和正则化项时避免过度拟合是至关重
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2023-06-30 14:10:46
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11.支持向量机(Support Vector Machines) 文章目录11.支持向量机(Support Vector Machines)11.1 优化目标11.2 大边界的直观理解 本章编程作业及代码实现部分见：Python实现支持向量机11.1 优化目标 在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还
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2024-04-18 21:19:23
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行的广义线性分类器（generalized linear classifier），其是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） 。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk
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2024-04-17 14:55:20
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