一、SVM原理与模型数学推导支持向量机，SVM(Support Vector Machine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？什么“向量”，哪来的“机”？（一）由决策边界开始1 分类中的“不适定问题”首先，我们看一个简单的二分类问题。在二维的特征平面中，所有的数据点分为了两类：蓝色圆形和黄色三角。我们的目标是找到了一条决策
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2024-04-02 22:38:29
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在上一篇文章中，笔者介绍了什么是支持向量机以及如何来建模对应的优化问题，且同时那也是一种主流的理解支持向量机的视角。下面，笔者再来从另外一个角度来介绍什么是支持向量机。这两种理解支持向量机的方法有着截然不同的切入点，因此可以一起阅读以便对支持向量机有着更好的理解。1 什么是支持向量机SVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机。SVM主要也是用于解决分类问题的一个算法模
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2024-04-25 06:00:31
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SMO：序列最小优化SMO算法：将大优化问题分解为多个小优化问题来求解SMO算法的目标是求出一系列的alpha和b，一旦求出这些alpha，就很容易计算出权重向量w，并得到分隔超平面工作原理：每次循环选择两个alpha进行优化处理，一旦找出一对合适的alpha，那么就增大一个同时减少一个 这里指的合适必须要符合一定的条件 a. 这两个alpha必须要在间隔边界之外 b. 这两个alp
- 基于最大间隔分隔数据关于支持向量机 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。如果数据点离决策边界越远，那么其最后的预测结果也就越可信。 我们希望找到离分隔超平面最近的点，确保它们离分隔面的距离尽可能远。这里点到分隔面的距离被称为间隔。我们希望间隔尽可能地大，这是因为如果我们犯
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2024-04-23 09:17:59
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一、问题引入 支持向量机(SVM，Support Vector Machine)在2012年前还是很牛逼的，但是在12年之后神经网络更牛逼些，但是由于应用场景以及应用算法的不同，我们还是很有必要了解SVM的，而且在面试的过程中SVM一般都会问到。支持向量机是一个非常经典且高效的分类模型。我们的目标：基于下述问题对SVM进行推导。 要解决的问题：如下图所示，3条黑色的线都可以将两边的数据进行分类
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2024-04-02 22:16:14
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支持向量机可以想象成一个平面，改平面定义了个数据点之间的界限，而这些数据点代表它们的特征绘制多维空间中的样本。支持向量机的目标是创建一个称为超平面的平面边界，它使得任何一个的数据划分都是相当均匀的。支持向量机几乎可以适用于所有的学习任务，包括分类（svm）、数值预测、回归（svr）。R实现及参数说明1）kernlab包 函数ksvm()通过。Call接口，使用bsvm和libsvm库中的
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2023-08-31 09:35:19
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基本上相当于把课本内容又整理了一遍，当然有些地方理解的不够清楚，可能有错误，看到了请指正_。因为不太会markdown的语法，所以直接用word写了截的图，doc文件和代码在这里C = 1
threshold = 1e-8 # 确保选择的a2使得损失函数有足够的下降
eps = 1e-30
# 参数顺序：K,b,alpha,y
def getL(K, alpha, y): # 获取当前损失
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2023-12-04 19:18:33
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有关支持向量机的理解在网上已经有很多了，我在这里写一下我的学习笔记。（主要参考《统计学习方法》以及部分博客）支持向量机包含线性可分的支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机，让我们从简单到复杂来学习它。一、什么是支持向量机支持向量机（support vector machines, SVM） 是一种二分类模型。它的基本定义是在特征空间上的间隔最大的线性分类器。借助核技巧，支持向量机成为实质上的
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2024-04-09 10:30:09
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文章目录一、Support Vertor Machine 简介二、Support Vertor Machine 详解2.1 什么才是好的决策边界2.2 距离与数据定义2.2.1 点到平面的距离计算2.2.2 数据标签定义2.3 目标函数推导2.4 拉格朗日乘子法求解2.5 求解决策方程的例子2.6 结合例子深入理解 Support Vertor Machine2.6 soft-margin 软间
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2024-06-12 16:54:20
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我们需要拟合支持向量机回归模型：进行网格搜索超参数优化并使用训练好的模型进行预测推理、使用plot函数可视化线图对比预测值和实际值。数据读取数据Hd=read.xlsx("支持向量机用数据.xlsx")#读取支持向量机用数据.xlsx
head(Hd)#查看数据数据预处理#归一化
Hd=scale(Hd[,-1])
#查看变量之间的关系
plot(Hd[,c("猪粮比价格变动率","玉米
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2024-03-26 12:02:51
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Support Vector Machine为什么一定要研究线性分类？ 首先说一下为什么对数据集一定要说线性可分或线性不可分，难道不可以非线性分开吗？想要非线性分开当然可以，实际上SVM只是把原来线性不可分的数据点映射到一个新的空间，转换为在新空间中线性可分数据来进行分类的。如果返回到原来数据的空间中，其实还是非线性分开的。但是，那为什么不直接在原数据空间中进行非线性分开，而是非要转到新的空间进行
我是搬运工：支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文 章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition》这篇文章对拉格朗日条件极值问题的对偶变换都只是一笔带过，让很多人觉得很困惑。下面我将就SVM对线性可分的情况作详尽的推 导。如上图所示，有一堆训练数据的正
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2024-02-15 14:36:46
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文章目录一、什么是支撑向量机？二、Hard Margin SVM思想逻辑推理点到直线的距离：推论：再推：换符号替代：最大化距离：三、Soft Margin SVM和SVM正则化Hard Margin SVM缺点：所以我们必须思考一个机制，四、实际使用SVM 一、什么是支撑向量机？support vector machine; 使用支撑向量机的思想既可以解决分类问题也可以解决回归问题，先记录分类问
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2024-04-02 08:57:29
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支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）于 1995 年正式发表，由于其在文本分类任务中的卓越性能，很快就成为机器学习的主流技术。尽管现在 Deep Learning 很流行，SVM 仍然是一种很有的机器学习算法，在数据集小的情况下能比 Deep Learning 取得更好的结果。 先看下线性可分的二分类问题。 上图中的(a)是已有的
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2024-05-16 12:23:26
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核函数山脊回归Represent Theorem表达理论就是指如果一个模型是带有L2正则化的线性模型，那么它在最佳化的时候的权重参数值W*将能够用Z空间的资料的线性组合来表示。它的推论就是L2的正则化线性模型能够核函数化如下图所示：现在我们的目标就是用核函数的方式去解决回归问题，而且希望像解决普通线性回归问题一样得到一个一步登天的解。核函数山脊回归问题山脊回归问题是一个典型的带有L2正则化的问题，
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2023-12-01 20:33:53
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带上R语言，学习支持向量机 1 R语言 长话短说，R语言是一款集统计分析和作图于一体的自由、免费、可编程软件（R3.6.1下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ ）。Rstudio是R语言的IDE，在编程过程中有自动扩写、使用界面help、创建R-markdow
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2023-07-03 17:30:04
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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
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2023-11-27 19:39:44
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SVM的一般流程：收集数据；准备数据：数值型分析数据：有助于可视化分隔超平面训练算法；测试算法；使用算法； 简化的SMO算法： SMO算法中的外循环确定要优化的最佳alpha对，简化版跳过这一步骤，首先在数据集上遍历每一个alpha，然后在剩下的alpha集合中随机选择另一个alpha，从
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2024-03-28 16:47:36
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[机器学习-原理篇]支持向量机（SVM)深入理解1.用SVM的linear做鸢尾花分类利用sklearn中自带的dataset，鸢尾花数据库为例，进行二分类。#载入鸢尾花数据集,datasets自带数据库，房价的、鸢尾花等，
#导入:datasets_load_name(),直接np数组形式
from sklearn import svm,datasets
iris = datasets.load
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2024-03-25 17:40:27
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文章目录一、安装加载程序包二、数据探索及预处理三、设置特征向量、结果变量四、SVM建模分析五、预测六、模型精度七、优化模型（提高模型精度）八、可视化分析九、特征变量变动过程十、优化模型Reference 采用 iris 数据集，利用支持向量机算法对鸢尾花的种类进行分类，可视化分类结果并对结果进行分析。 一、安装加载程序包install.packages("e1071")
library(e1
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2023-11-23 12:24:05
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