支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。继续阅读本文，你将学习到支持向量机如何工作，以及如何利用R语言实现支持向量机。支持向量机如何工作？简单介绍下支持向量机是做什么的：假设你的数据点分为两类，支持向量机试图寻找最优的一条线（超平面），使得离这条线最近的点与其他类中的点的距离最大。有些时候，一个类的边界上的点可
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2023-09-14 13:20:42
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R语言中SVM实现程序比较.docR语言中SVM实现程序比较摘要：作为目前最流行、最有效的分类和回归方法，支持向量机(英语：Support Vector Machine，常简称为SVM)几乎存在于任何流行的编程语言中。目前在R语言中，有4个软件包可以实现SVM。文本的目的就是介绍和比较这4个软件包。关键词：支持向量机;R语言引言支持向量机理论是基于统计学习理论的简单想法。它的简单性体现在：它作用于
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2023-08-14 13:13:48
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一、SVM可以直接进行多分类吗 SVM本身是对付二分类问题的，所以在处理多分类的时候需要进行必要的改造。同样是二分类的情况，logistic回归可以直接拓展为softmax多分类。但是SVM如果直接在目标函数上进行修改的话，就是将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题上，显然难度太大，目前也没有任何实际操作的方法。二、SVM多分类间接实现1、1-V-rest：将某一类归为正类，其余全部是负类。
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2024-01-16 01:12:50
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R语言入门LibSVM使用笔记背景LibSVM是由台湾大学林智仁教授领衔开发的一个用 C++ 编写的广泛使用的开源SVM程序。LibSVM是屡获殊荣的老牌SVM的程序（初代版本发行于2001年），在很多挑战赛中拿过奖。在一篇论文（2005，M. Pal）中，对遥感数据，检验了不同SVM包的效果，同样的参数，训练出的模型，在同等的精度下，LibSVM的运算时间少了一大截，这也是其内部算法的优势（下文
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2023-09-01 23:05:33
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参考用书：数据挖掘：R语言实战 黄文 王正林 编著 支持向量机方法建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小原理的基础下，根据有限样本在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中， 以期获得最好的推广能力。 统计学习的目标从经验风险最小化变为了寻求经验风险与置信风险之和最小化，即结构风险最小化。 e1071包 svm(formula, da
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2024-04-11 12:55:28
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函数介绍kernlab包中的ksvm函数、e1071包中的svm函数、klaR包中的svmlight函数、svmpath包中的svmpath函数等都可以实现SVM算法。svm函数 e1071包中的svm函数可以实现二分类和多分类的支持向量分类、支持向量回归以及异常点探测等，其基本语法如下：svm(formula=R公式， data=数据集名称， scale=TRUE/FALSE， type=支持
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2024-06-18 19:13:27
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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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（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(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很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
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2015-06-07 21:18:00
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svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
原创
2021-08-18 11:24:17
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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前言： 又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。 关于SV...
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2015-05-04 15:53:00
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由于需要对数据进行分类，进一步进行判别，故对数据进行SVM和贝叶斯判别分析。svm分类if(nnn==0) {sink("svm.html")library(ISLR)library(e1071)head(Auto)summary(Auto)mpg_median = median(Auto$mpg)Auto$mpg_flag = as.factor(ifelse(Auto$mpg...
原创
2021-06-09 17:30:48
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"SVM Support Vector Machines Reviews"
原创
2021-08-27 09:51:11
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：
代码展示：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
支持向量机代码实现
SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化
by tangjunjun
"""
import numpy as np
# 核转换函数（一个特征空间映射到另一个特征空间，低维空间映射到高维空间）
# 高维空间解决线性问题，
原创
2023-06-15 11:11:50
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SVM 原理推导 机器学习就是找决策边界1.have u ? if w * u + b 〉= 0 them is + 正样本（W*u =U的图影，b原点到边界的值） if w * u >=c if w * u +b <0 them is - 样本 2.yi(w * x +b) -1 >=0 yi(w
原创
2021-07-23 14:13:36
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https://sourceforge.net/projects/win32svn/ 下载地址 下载完它会自动配置环境变量 在cmd输入 svn --version 出现图片的内容就配置好了 下一步 将本地目录设置为中央仓库 svnadmin create E:\\文件 命令输入后，此时文件里面多了
原创
2022-06-28 13:44:43
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适用于比较复杂的分类 图像识别 人脸识别神经网络 决策树分类效果都不如SVM
原创
2022-03-01 17:39:19
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