第九章 SVM（支持向量机）

最新推荐文章于 2024-11-27 23:10:36 发布
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本文介绍了一种用于分类和回归的支持向量机(SVM)算法。SVM通过非线性映射将数据转换到更高维度，并寻找最优超平面来实现不同类别的有效分离。文章还讨论了SVM的优势，包括其在复杂非线性边界建模方面的强大能力及避免过拟合的能力。

        支持向量机（SVM），一种对线性和非线性数据进行分类的方法。简单的说，SVM是一种算法（其实不能说，SVM是一个分类器，因为它也可以用来做回归）。

        工作过程：使用一种非线性映射，把原训练数据映射到较高的维上。在新的维上，它搜索最佳分离超平面（即将一个类的元组与其他类分离的“决策边界”）。使用到足够高维上的、合适的非线性映射，两个类的数据总是可以被超平面分开。

         SVM使用支持向量（“基本”训练元组）和边缘（由支持向量定义）发现该超平面。

         SVM引起极大关注的原因：尽管最快的SVM的训练也非常慢，但是由于其对复杂的非线性边界的建模能力，它们是非常准确的。与其他模型相比，它们不太容易过分拟合。

 

详细内容可以参见大牛的博客：

1、通俗易懂篇

2、理解SVM的三层境界

 

参见书籍：

1、《数据挖掘概念与技术：第三版》

【人工智能-初级】第5章 支持向量机（SVM）：原理解析与代码实现
若北辰
10-18 1393
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类、回归和异常检测等任务中。SVM的基本思想是找到一个最佳的决策边界，将不同类别的数据分开，从而实现对数据的分类。SVM特别适用于小样本、非线性数据和高维度的数据分类任务。在SVM中，我们希望找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，这个超平面被称为最优超平面。SVM通过使用核函数来解决线性不可分的数据问题，使得SVM成为一种非常灵活和强大的分类工具。
SVM支持向量机实验（基于SVM的手写体数字识别）
gjy_hahaha的博客
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文章目录最大间隔与分类对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件二次规划SMO核函数软间隔与正则化支持向量回归实现SMO算法处理小规模数据集简化版SMO算法利用完整Platt SMO算法加速优化在复杂数据上应用核函数基于SVM的数字识别实验总结 最大间隔与分类 线性模型： 在样本空间中寻找一个超平面，将不同类别样本分开。当数据点在二维平面上时，分隔超平面是一条直线。若数据集是三维的，分隔数据的即为一个平面。高维情况时分隔数据的是超平面，也就是分类的决策边界。分布在超平面一侧的所有数据都属于某个类别，而分布在另一
第九章：支持向量机
victor_cs
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9.1 基本原理 9.1.1 线性可分 9.1.2 线性 线性可分时：硬间隔超平面 近似线性可分：软间隔超平面 9.1.3 可分 避免高维特征空间进行复杂的运算，引入核函数形成不同的算法 线性内核函数 多项式核函数 径向基核函数 S形内核函数 傅里叶核函数 9.1.4 C-支持向量分类机 9.2 Matlab命令 clc, clear a0=load('fenlei.txt'); a=a0'...
机器学习——支持向量机（SVM）
helen1313的专栏
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本文主要参考吴恩达《机器学习》课程，以及网上各个大牛们的博文。 支持向量机，是一种对线性和非线性数据进行分类的方法。它按以下方法工作：使用一种非线性映射，把原训练数据映射到较高的维上，在新的维上，它搜索最佳分离超平面。使用到足够高维上的、合适的非线性映射，两个类的数据总可以被超平面分开。与其他模型相比，支持向量机不太容易过拟合。 下面按照吴恩达《机器学习》的讲义顺序进行讲解。 1 间隔（
【机器学习】SVM 支持向量机
慢热型网友的博客
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具体而言，SVM首先将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面，使得该超平面能够将不同类别的数据点有效地分开。其中，对于最优超平面的定义是使得间隔最大化，即离超平面最近的数据点到超平面的距离最大化。用于计算核函数值的函数，其实现了线性核和径向基函数（RBF）核。高斯核函数是一种常用的非线性核函数，它通过计算数据点之间的相似度来建模非线性关系。线性核函数是 SVM 默认的核函数，它对应于线性分类器。SVM最终分类的过程是将新的数据点映射到高维空间，并根据其位置与最优超平面的关系来进行分类。
SVM（支持向量机）
一般路过底层打工人的博客
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)，可以用来解答二分类问题。：把划分数据的决策边界叫做超平面，点到超平面的距离叫做。在SVM中，距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量。图中，被圈出来的就是支持向量。支持向量机是要使超平面和支持向量之间的间隔尽可能的大，这样才能使两类样本尽可能地分开。间隔又分为和。硬间隔存在的问题：1.只在数据线性可分时有效 2.对异常值非常敏感。
第9章 支持向量机(SVM)
qq_41566530的博客
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1. 最优化问题1.1 拉格朗日乘子法1.2 KKT条件1.3 对偶问题2. SVM原理2.1 线性可分支持向量分类机2.2 线性支持向量分类机2.3 C-支持向量分类机3. 使用SVM的步骤4. Matlab中SVM的命令5. 总结6. SVM实例---螨虫的分类判别 支持向量机(SVM)详解 1. 最优化问题 无约束条件：变量求导，令其为0，求得极值 等式约束：拉格朗日乘子法 等式约束和不等式约束：KKT条件 1.1 拉格朗日乘子法 等式约束时，需构建拉格朗日函数
支持向量机（SVM）
choudan123456的博客
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2、高斯核。适用于没有先验经验的非线性分类。其中σ越小，使得映射的维度越高。3、多项式核。适用于没有先验经验的分类。其中d越越小，使得映射的维度越高。4、Sigmoid核。此时SVM实现的就是一种多层感知器神经网络。数据预处理的重要性：数据预处理是模型训练前的重要步骤，能够有效提高模型的性能和稳定性。参数调整的技巧：通过交叉验证和网格搜索等方法可以有效找到适合数据集的参数设置。同时，要注意避免过拟合和欠拟合的问题。核函数的选择：根据数据集的特性和问题的需求选择合适的核函数是SVM应用的关键。
【机器学习】--9.SVM支持向量机
我是个好人呀，O(∩_∩)O
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类监督学习模型。支持向量机最早在 1964 年被提出，1995年前后理论成熟并开始被大量应用与人像识别、文本分类等问题中。它的基本模型是定义在特征空间上的，这有区别与感知机。SVM 通过核技巧变成了实质上的非线性分类器。在 SVM 中学习的目的可以理解为求解凸二次规划的最优化算法。
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所念皆星河
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【代码】SVM支持向量机分类——基于Python实现。
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爱听雨的犬猫
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本文介绍了支持向量机(SVM)用于分类问题的介绍并且通过MATLAB将其实现。
SVM支持向量机
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目录一、SVM与感知机关系1.1、SVM概念1.2、感知机二、几何距离与函数距离三、算法原理四、硬间隔SVN五、软间隔SVM六、非线性SVM与核函数七、SVM在skelearn中的参数详解八、人脸识别九、概率化输出十、OVO多分类十一、hinge loss十二、原始问题转为对偶问题 一、SVM与感知机关系 1.1、SVM概念 1）SVM（Support Vector Mechine）支持向量机，是一个二分类算法，其对感知机进行了扩展，支持线性分类和非线性分类； 2）可以用于回归任务（SVR）中；也可以用于多
支持向量机
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