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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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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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
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:
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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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
1、核函数概述：核函数通俗的来说是通过一个函数将向量的低维空间映射到一个高维空间，从而将低维空间的非线性问题转换为高维空间的线性问题来求解，从而再利用之前说的一系列线性支持向量机，常用的核函数如下：多项式核函数： 高斯核函数： 比如硬间隔种的目标函数为： 而核函数替换后的目标函数为： 从这个两个目标函数找共同
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2023-10-16 22:47:11
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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
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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支持向量机是一个特定的优化问题，但是我不建议你自己去手动实现这一算法来求解参数θ这里推荐两个我最常用到的库：liblinear和libsvm。尽管你不需要自己去实现SVM，但你也需要做以下几件事：选择参数CC选择核函数（相似度函数）1 核函数的选择1.1 线性核函数（无核函数）当你的特征数量n很大，但数据量m很小时，由于数据量不足，在这种情况下如果使用其他核函数，你可能会过拟合，因此，此时线性核函
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
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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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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核函数(Kernel) 的 SVM, 解决线性不可分问题.
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2022-08-22 12:24:00
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RBF高斯径向基核函数(单值:两个点相似性)XVec表示X向量。||XVec||表示向量长度。r表示两点距离。r^2表示r的平方。k(XVec,YVec) = exp(-1/(2*sigma^2)*(r^2)) = exp(-gamma*r^2)...... 公式-1这里, gamma=1/(2*sigma^2)是参数, r=||XVec-YVec||实际上，可看作是计算2个点X与Y的
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2013-11-17 12:57:55
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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
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
