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。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习
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2021-07-12 10:38:17
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支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。1.分类标准的起源：Logistic回归理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这...
原创
2021-07-08 09:49:42
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目录1 SVM的损失函数2 SVM的核方法2.1 什么是核函数2.1.1 核函数概念2.1.2 核函数举
原创
2022-10-22 07:00:38
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支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，分类标准的起源：Logistic回归理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这...
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2022-03-23 15:07:39
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机器学习牛人博客 机器学习实战之SVM 三种SVM的对偶问题 拉格朗日乘子法和KKT条件 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解 （一）关于拉格朗日乘子法
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2018-01-29 16:15:00
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支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。SVM讲解链接本系列旨在以基础化的过程，实例化的形式一探SVM的究竟。曾经也只用过集成化的SVM软件包，效果确实好。因为众人皆说原理复杂就对其原理却没怎么研究，最近经过一段时间的研究感觉其原理还是可以理解，这...
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2021-05-28 17:27:08
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目录1 定义输入数据2 线性可分支持向量机3 SVM的计算过程与算法步骤3.1 推导目标函
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2022-10-22 07:00:30
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目录1 SVM算法简介1.1 SVM算法导入1.2 SVM算法定义1.2.1 定义1.2.2 超平面最大间隔介绍1.2.3多球之后，仍然适用。”
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2022-10-23 00:17:53
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简介 SVM是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来，其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的。
原创
2021-09-05 16:56:00
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说实话，凡是涉及到要证明的东西.理论，便一般不是怎么好惹的东西。绝大部说过，他不过是站在巨人的肩上。你，我则更是如此)...
原创
2022-03-23 15:07:13
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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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http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html#introductiontosvmshttp://www.cnblogs.com/m...
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2022-01-12 17:16:12
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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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说实话，凡是涉及到要证明的东西.理论，便一般不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底，进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难(因为任何时代，大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果，前人所做的是开创性工作，而这往往是最艰难最有价值的，他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过，他不过是站在巨人的肩上。你，我则更是如此)...
原创
2021-07-08 10:57:11
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1 从线性可分到线性不可分1.1 从原始问题到对偶问题的求解接着考虑之前得到的目标函数：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。这个问题可以用现成的QP (Quadratic Programming) 优化包进行求解。一言以蔽之：在一定的约束条件下，目标最优，损失最小。此外，由于这个问题的特殊结构，还可以通过拉格朗日对偶性（Lagrange Dual...
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2021-07-08 10:57:12
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1 从线性可分到线性不可分1.1 从原始问题到对偶问题的求解接着考虑之
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2022-03-23 15:03:39
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从 SVM的那几张图可以看出来，SVM是一种典型的两类分类器，即它只回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题（少部分例外，例如垃圾邮件过滤，就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件），比如文本分类，比如数字识别。如何由两类分类器得到多类分类器，就是一个值得研究的问题。
还以文本分类为例，现成的方法有很多，其中一种一劳永逸的方法，就是真的一次性
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2021-07-12 10:35:26
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SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。 用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。 实际应用中，多数情况是
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2014-10-01 10:57:54
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一、支持向量机（SVM）将两种特征用 一条直线或者平面 分开二、支持向量机算法基本原理线性（SVM）：找到最好的决策边界最大化 Margin: 决策边界最近的距离最小的Margin之和最大化 非线性（SVM）：低维映射rom sklearn.svm.import SVCsvc = SV...
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2018-05-28 20:47:56
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svm分类算法在opencv3中有了很大的变动，取消了CvSVMParams这个类，因此在参数设定上会有些改变。 opencv中的svm分类代码，来源于libsvm。 结果： 如果只是简单的点分类，svm的参数设置就这么两行就行了，但如果是其它更为复杂的分类，则需要设置更多的参数。 由于opencv
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2016-11-15 23:57:00
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