SVM，Support Vector Machine，支持向量机
原创
2023-02-02 08:52:10
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理解SVM（二）——线性不可分的情况 前面一篇介绍了SVM的基本原理和代码实现。其中提到了原始的SVM对数据对好要线性可分的假设太严格了，很多数据在一定程度上都不是线性可分的。那么这篇我们就要好好说说SVM对于线性不可分的情况是怎么处理的。 1. 什么是线性不可分 线性不可分简单来说就是你一个数据集不可以通过一个线性分类器（直线、平面）来实现
很多机器学习分类算法，比如支持向量机（svm），假设数据是要线性可分。 如果数据不是线性可分的，我们就必须要采用一些特殊的方法，比如svm的核技巧把数据转换到更高的维度上，在那个高维空间上数据可能会变得线性可分。 那么，我们如何判断数据是不是线性可分的？ 最简单的情况是数据向量是一维二维或者三维的，我们可以把图像画出来，直观上就能看出来。 比如Håvard Geithus网友的图，
二维平面上的点无法用一条直线分开，可以将其按照一定规则映射到三维空间中，用超平面将其分开
原创
2023-07-11 00:06:46
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一、目录 1、目录 2、背景 3、核函数引入 4、核函数介绍 5、SVN小结 二、背景 支持向量机（一）讲到的软间隔最大化只能解决由于异常点而导致的线性不可分问题，而对于本身的数据集就是非线性的问题就无能为力，根据相关理论对于在低维空间线性不可分的问题，一般将其映射到高维空间后都是线性可分的，我们可以将这一理论运用到支持向量机中。 三、核函数的引入 回过头来看我们之前
1.支持向量机的基本思想是什么？支持向量机的基本思想是拟合类别之间可能的、最宽的“街 道”。换言之，它的目的是使决策边界之间的间隔最大化，该决策边界 分隔两个类别和训练实例。SVM执行软间隔分类时，实际上是在完美分 隔两个类和拥有尽可能最宽的街道之间寻找折中方法（也就是允许少数 实例最终还是落在街道上）。还有一个关键点是在训练非线性数据集 时，记得使用核函数。2.什么是支持向量？支持向量机的训练完
码一下我看的几篇文章，以防看不懂可以翻一翻大佬写的。一、认识支持向量机支持向量机是处理数据分类问题，一般是用于解决二分类问题，线性分类和非线性分类都支持；目的是学会一个二分类的函数模型，属于监督式学习的方法，被广泛应用于统计分类和回归分析；通过建立一个超平面对样本数据进行分类，超平面涉及到凸优化、拉格朗日乘数法、对偶问题的应用；本文以线性可分为例，来找最优的超平面。二、线性可分和线性不可分（1）线
原创
2021-08-06 09:54:28
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一、线性分类器：首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线）image 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其实写成这种形式也是等价的f(x) = w1x1 + w2x2 … + wnxn
核支持向量机（SVM）是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。SVM可以同时用于分类和回归1、线性模型与非线性特征线性模型在低维空间中可能非常受限，因为线和平面的灵活性有限。有一种方法可以让线性模型变得更加灵活，就是添加更多的特征（添加输入特征的交互项或多项式）。?ps：线性模型和非线性模型区别1、线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如逻辑回归
本文主要包含以下内容：1.从线性不可分谈起 2.将低维特征映射到高维空间
原创
2022-02-28 15:46:20
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本文主要包含以下内容：1.从线性不可分谈起 2.将低维特征映射到高维空间
原创
2021-12-31 13:40:08
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1 SVM建模
1.1 API介绍在sklearn中，我们通过from sklearn.svm import SVC这句代码就能够导入SVM分类模型了。有人可能会觉得奇怪，为什么导入的是一个叫SVC的东西？这是因为其实SVM不仅可以用来分类，他同样也能用于回归问题，因此SVC其实就是支持向量分类的意思。点击进入SVC定义的地方，我们可以发现里面有很多参数可以设置：def __init__
原创
2022-01-18 09:51:44
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目录线性可分支持向量机一、线性可分支持向量机学习目标二、支持向量机引入2.1 线性可分和线性不可分2.2 感知机模型和支持向量机三、线性可分支持向量机详解3.2.1 函数间隔3.2.2 几何间隔3.2.3 函数间隔和几何间隔的关系3.1 确信度3.2 函数间隔和几何间隔3.3 支持向量和间隔边界3.4 线性可分支持向量机目标函数即硬间隔最大化3.5 凸最优化问题3.6 线性可分支持向量机的最优化问
原创
2021-04-16 11:31:03
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引言： 1995年Cortes和Vapnik于首先提出了支持向量机(Support Vector Machine)。因为其可以适应小样本的分类。分类速度快等特点，性能不差于人工神经网络，所以在这之后，人们将SVM应用于各个领域。大量使用SVM模型的论文不断涌现，包含国内和国外。 可是。直到如今，非常少能见到对在一个能对SVM的原理准确，具体，通俗。严谨阐述的论文或者资料。所
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2015-10-24 18:54:00
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跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！ 在前面两篇文章中，笔者通过两个角度来介绍了什么是支持向量机。不过说一千道一万，还是不如动手来做做。在本篇文章中，笔者将首先介绍如何通过sklearn来搭建相应的SVM分类模型，然后将接着介绍如何处理SVM中的线性不可分问题。
1 SVM建模
1.1 API介绍在sklearn中，我们通过from sklearn.svm im
原创
2021-12-29 09:24:41
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一，决策面方程我们以二维平面为例，假设有一条直线，方程如下： &n
1. 前言前文：支持向量机（SVM）详解（一）支持向量机（SVM）详解（二） 前文详细推导了支持向量机算法原理。本文将介绍支持向量机常用核函数、支持向量机解决多分类问题方法，以及支持向量机解决实际问题的一些经验。2. 支持向量机的核函数支持向量机库（如LIBSVM）一般会支持如下五种核函数：线性内核(Linear)： 显然，当，则低维到高维的映射。因此，如果使用线性核函数，则使用核函数求解支持向量
最近在看支持向量机，也查了很多资料。其中关于如何推导出最终的优化目标函数（见文末(2.14)(2.14)）主要有两种方式。第
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2022-04-22 09:43:01
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最近在看支持向量机，也查了很多资料。其中关于如何推导出最终的优化目标函数
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2021-12-31 13:41:51
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