向量简述

本文介绍了向量的定义、记法、模长、加减法、坐标表示、数乘、数量积和向量积等基本概念,并通过例题解释了如何判断点与三角形的位置关系,涉及向量的几何和代数应用。

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1 定义 向量,指具有大小和方向的量。


2 向量的记法:印刷体记作粗体的字母(下文所有未说明的字母都为向量),书写时在字母顶上加一小箭头“→”


3 向量的长度叫做向量的模。符号是|...|     (形同绝对值符号)

模为0的向量是零向量(方向不确定),模为1的向量是单位向量


4 向量的加减法:(如图)

加法:

1 首位相接,结果是从第一个始点到最后一个终点的向量;

2 平行四边形法则,同始点的两个向量相加得到得向量是以它们两边的平行四边形的对角线,始点与它们相同.

减法:

1 可以利用相反向量,a-b = a+(-b)

2 减法是加法的逆运算.

如果a+b=c,那么a = c - b

向量是可以这个用道理进行减法

AB - AC = CB

 



5 向量的坐标表示

将向量放入平面直角坐标系中,使其始点是原点,终点的坐标就是向量的坐标


6 向量的数乘:功能是放缩.

坐标运算:a(x, y).  λa=(λx,λy)

应用:判断向量共线

a(x1, y1), b(x2, y2)

<think>好的,我现在需要处理用户关于支持向量机(SVM)的问题。用户希望了解SVM的基本概念和工作原理。首先,我需要回顾之前提供的引用材料,确保回答准确。 首先,根据引用1和2,SVM的核心是找到一个最大间隔超平面来分类数据。需要提到监督学习和分类应用。然后,超平面的数学表示,如引用3中的w和b,需要解释清楚。法向量w和位移项b的作用是关键。 接下来,间隔最大化的概念。这里涉及到几何间隔和函数间隔的区别,可能需要用数学公式表达,比如间隔是2/||w||,所以最大化间隔等同于最小化||w||。这部分需要引用数学公式,并确保使用正确的LaTeX格式。 然后,需要引入对偶问题,这是SVM的关键步骤。对偶转换通过拉格朗日乘数法,将原始问题转化为更容易求解的形式。这里可能需要提到KKT条件,引用4中的SMO算法,说明如何高效求解。 核函数部分,引用4提到核函数的作用,特别是处理非线性可分数据。需要解释为什么引入核函数,比如映射到高维空间,并举例常见核函数,如线性、多项式、高斯核等。注意使用LaTeX格式,比如$K(x_i, x_j) = \exp(-\gamma \|x_i - x_j\|^2)$。 最后,应用场景和优缺点,这部分引用2提到高维空间的分类能力,可以结合实际应用如文本分类、图像识别等。 需要检查是否所有数学公式都正确使用$...$和$$...$$,例如行内公式用$...$,独立公式单独成段用$$...$$。例如,超平面的方程$w^Tx + b = 0$,间隔公式$$\gamma = \frac{2}{\|w\|}$$等。 另外,生成相关问题时要考虑用户可能感兴趣的后续问题,如SVM的优化方法、核函数选择、与逻辑回归的比较等。确保问题有逻辑连贯性,帮助用户深入学习。 最后,确认引用标识正确添加到相关段落末尾,比如在提到最大间隔时引用[^1],对偶问题引用[^4]等。保持回答结构清晰,分点说明,使用示例和公式增强理解。</think>### 支持向量机(SVM)简介及原理 #### 1. 基本概念 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种监督学习算法,主要用于**分类任务**,其核心目标是找到一个**最大间隔超平面**,将不同类别的数据分开[^1]。超平面的数学定义为: $$w^T x + b = 0$$ 其中: - $w$ 是法向量(决定超平面的方向) - $b$ 是位移项(决定超平面到原点的距离) - $x$ 是输入数据点[^3] #### 2. 工作原理 ##### (1) 最大间隔思想 SVM通过最大化**几何间隔**(即两类数据到超平面的最小距离)来实现分类。间隔的计算公式为: $$\gamma = \frac{2}{\|w\|}$$ 因此,最大化间隔等价于最小化 $\|w\|$,最终转化为以下优化问题: $$ \begin{aligned} \min_{w,b} & \quad \frac{1}{2} \|w\|^2 \\ \text{s.t.} & \quad y_i(w^T x_i + b) \geq 1 \quad (i=1,2,\dots,n) \end{aligned} $$ 其中 $y_i \in \{-1,1\}$ 是类别标签[^2]。 ##### (2) 对偶问题与核函数 通过拉格朗日乘数法,原始问题可转化为**对偶问题**,从而引入核函数解决非线性可分数据: $$ \max_{\alpha} \sum_{i=1}^n \alpha_i - \frac{1}{2} \sum_{i,j} \alpha_i \alpha_j y_i y_j K(x_i, x_j) $$ 约束条件为 $\alpha_i \geq 0$ 且 $\sum \alpha_i y_i = 0$。 常用核函数包括: - 线性核:$K(x_i, x_j) = x_i^T x_j$ - 多项式核:$K(x_i, x_j) = (x_i^T x_j + c)^d$ - 高斯核(RBF):$K(x_i, x_j) = \exp(-\gamma \|x_i - x_j\|^2)$ ##### (3) 支持向量的意义 最终分类仅依赖于**支持向量**(即间隔边界上的样本点),这些点对应的拉格朗日乘子 $\alpha_i > 0$,其他样本对模型无影响。 #### 3. 应用场景 - **小样本、高维数据**(如文本分类、基因分析) - **非线性分类**(通过核函数映射到高维空间) - **图像识别**(如手写数字分类)[^2] #### 4. 优缺点 | 优点 | 缺点 | |------|------| | 泛化能力强 | 计算复杂度高(大规模数据) | | 避免过拟合 | 核函数选择依赖经验 | | 清晰几何解释 | 对噪声敏感 | ---
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