数据分析——支持向量机

最新推荐文章于 2025-05-30 08:15:00 发布
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#算法 #python #支持向量机

本文探讨了支持向量机在解决分类问题中的应用，讲解了最佳划分平面的选择、核函数的概念、软间隔与正则化的意义，并通过Python实现SVM算法，特别强调了核函数在处理非线性问题中的作用。

问题一：哪个平面是划分这两个点的最佳方案

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对偶问题
利用拉格朗日乘子法进行极值的计算
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问题求解
SMO算法
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问题的重点在于求解a，如何求解a是问题的核心步骤：
SMO算法的求解步骤：
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核函数

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对于此种情形，已经无法在二维平面进行划分

最低0.47元/天 解锁文章
【数据挖掘基础】——支持向量机(SVM)+代码实现（8）
lingxw的博客
11-01 4963
支持向量机算法分类和回归方法的中都支持线性性和非线性类型的数据类型。非线性类型通常是二维平面不可分，为了使数据可分，需要通过一个函数将原始数据映射到高维空间，从而使得数据在高维空间很容易可分，需要通过一个函数将原始数据映射到高维空间，从而使得数据在高维空间很容易区分，这样就达到数据分类或回归的目的，而实现这一目标的函数称为核函数。
支持向量机SVM分析
松子茶的专栏
07-06 1万+
1995年Vapnik等人[2]提出一种机器学习的新方法支持向量机(Support Vector Machine,SVM)之后，支持向量机成为继人工神经网络之后又一研究热点。SVM 算法的核心在于最优分类超平面的确定，即通过训练样本确定分类器函数的参数。确定分类超平面，实质上是求解一个二次优化的问题，通过求解对偶问题确定分类器的参数。但是现有的算法在效率和空间上都难以达到令人满意的程度。传统的利用标准二次型优化技术解决对偶问题的方法是训练算法效率低的.主要原因：首先，SVM方法需要计算和存储核函数矩阵，当样
17、数据分析--支持向量机
剑指苍天
07-16 646
支持向量机是处理回归问题的可泛化性能最好的，解决过拟合，机器学习中算法精度也是最高的 相关数学知识 ​ 梯度下降 ​ 梯度下降法(Gradient Descent， GD)常用于求解无约束（不跟其他的位置比最近，而是只自己比什么时候数值最小）情况下凸函数(Convex Function)的极小 值，是一种迭代类型的算法，因为凸函数只有一个极值点，故求解出来的极小值点就是函数的最小 值点 ​ 最优化问题一般是指对于某一个函数而言，求解在其指定作用域上的全局最小值问题，一般分为以 下三种情况(备注：以下几种
SVM支持向量机对数据的处理
11-06
运用libSVM支持向量机算法对数据进行简单的处理，
支持向量机SVM所使用的数据集
07-29
支持向量机SVM所使用的数据集，包括非线性数据集train_kernel.txt 及test_kernel.txt；train_linear.txt 及test_linearl.txt;train_multi.txt 及test_multil.txt。
数据分析与机器学习学习笔记--支持向量机
蜡笔小心丶不小心的博客
07-09 574
1.引言        大千世界各种数据类型无奇不有，假设我们手上有一份非线性数据或者高维数据并且想要进行一个分类预测，然而遇到此类型的数据时我们之前介绍的逻辑回归算法的表现并不好，从左图上可以明显看出我们想要将数据分成内部点集和外部圆圈两类，但是使用逻辑回归的效果如图上红色的线可以明显看出并不能有效的分类；由此提出了支持向量机，支持向量机（Support Vector Machine）简称SV...
支持向量机解析
天然玩家的博客
07-16 677
1 简介 1.0 概念 支持向量机(Support Vector Machine, SVM),支持向量即支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点;机即算法. 支持向量机本身是一种监督式学习算法,广泛应用于统计分类及回归分析中,用于解决数据挖掘中的维数灾难,将计算问题最终转化为凸二次规划问题.巧妙地利用向量内积的回旋,通过将非线性核函数将问题变为高维特征空间与低维输入空间的相互计算. 1....
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最优化理论实践——支持向量机
01-20
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机器学习——支持向量机
m0_74864756的博客
06-11 2304
优点：支持向量机算法可以解决小样本情况下的机器学习问题，简化了通常的分类和回归等问题。由于采用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂性。换句话说，由于支持向量计算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，所以计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数。支持向量机算法利用松弛变量可以允许一些点到分类平面的距离不满足原先要求，从而避免这些点对模型学习的影响。缺点：支持向量机算法对大规模训练样本难以实施。
机器学习知识图谱——支持向量机算法（SVM）
最新发布
moton2017的博客
05-30 1371
支持向量机是一种强大的监督学习算法，可用于分类和回归问题，尤其擅长处理小样本、高维度、非线性问题。
数据分析45讲—支持向量机SVM(笔记)
xiao_yan_的博客
10-08 426
什么是svm SVM 的英文叫 Support Vector Machine，中文名为支持向量机。它是常见的一种分类方法，在机器学习中，SVM 是有监督的学习模型。 监督学习 监督学习是指的是我们需要事先对数据打上分类标签，这样机器就知道这个数据属于哪个分类。同样无监督学习，就是数据没有被打上分类标签，这可能是因为我们不具备先验的知识，或者打标签的成本很高。所以我们需要机器代我们部分完成这个工作，比如将数据进行聚类，方便后续人工对每个类进行分析。SVM 作为有监督的学习模型，通常可以帮我们模式识别、分类以及
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SVM(支持向量机)是模式识别和机器学习中的重要的数据分类的方法.本代码可以实现三分类.
matlab支持向量机分类实例（十分详细）附数据
06-15
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机器学习 支持向量机
weixin_46131409的博客
01-25 168
一.概述 1.概念: "支持向量机"(Support Vector Machine;SVM)的基本思想是将低维"输入空间"(Input Space)映射到高维的"特征空间"(Feature Space),以 使问题线性可分,然后再进行分类
【Python支持向量机】Python客户银行贷款支持向量机数据分析可视化SVM（源码+数据集+报告）【独一无二】
测试开发自动化
04-12 1276
👉博__主👈：米码收割机👉技__能👈：C++/Python语言👉公众号👈：测试开发自动化【获取源码+商业合作】👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主👉专__注👈：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。
数据分类：支持向量机
weixin_46443403的博客
02-13 1906
数据分类，支持向量机，SVM
机器学习 —— 支持向量机
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DreamWendy的博客
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一、基于最大间隔分隔数据 1.1 线性模型 1.2 超平面 1.3 支持向量 1.4 支持向量机 二、寻找最大间隔 三、拉格朗日乘子法与对偶问题 3.1对偶问题：等式约束 3.2不等式约束的KKT条件 3.3最大间隔问题的拉格朗日乘法 四、SMO算法 4.1 小规模数据集 4.2 应用简化版 SMO 算法处理小规模数据集 4.3、利用完整Platt SMO算法加速优化 五、示例：基于SVM的手写数字识别 5.1 数据集 5.2 算法实现 六、实验总结
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mike_jun的博客
07-07 3045
•1.SVM的基本思想： •SVM把分类问题转换成寻求分类平面的问题，并通过最大化分类边界点到分类平面的距离来实现分类。通俗的讲支持向量机的解决的问题是找到最好的分类超平面。支持向量机（Support vector machine)通常用来解决二分类问题 2.构造目标函数 类似于点到直线的距离，可以得到点到超平面的距离为 •在Logisti...
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Kongxianghao666的博客
06-11 1734
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习算法，用于数据分类和回归分析。其目标是找到一个最优的超平面，将数据集划分成不同的类别。在这个过程中，SVM关注的是距离超平面最近的一些数据点，这些数据点被称为支持向量。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，用于分类和回归分析。它是由Vapnik和Cortes于1995年提出的，是一种基于统计学习理论的模式识别方法。
头歌实践平台：机器学习——支持向量机第五关软间隔
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在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习方法，用于分类和回归分析。其中，软间隔支持向量机（Soft Margin SVM）通过引入松弛变量解决了数据线性不可分的问题[^1]。相比于硬间隔支持向量机，它能够...
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