What is SVM algorithm

最新推荐文章于 2023-12-18 17:42:07 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智能 突发奇想 文章标签： 支持向量机 机器学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FUTEROX/article/details/126452433
本文介绍了SVM算法，对比了逻辑回归和决策树，并深入探讨了SVM的优势和劣势。通过数学原理部分，阐述了目标函数、拉格朗日对偶性、简化过程和核函数等内容。此外，还提供了实际案例和代码实现。

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The prcface

For improve my English level and prepare for the postgraduate entrance examination(研究生入学考试) i will wriiten blog by English. So although I have written a lot of content in Chinese, I still have to translate it into English by myself and this is why my blog updates will be slow . Of course, if I have time, I will launch the corresponding Chinese version.

okey let’s today’s blog. Welcome to my channel!

Before you read this blog i hope you have already to know something about machine learning it is not fit someone who hasn’t learned that.

target:

  1. The mathematrical principle of SVM algorithm
  2. how coding that
  3. Real case

n

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What is Deep Learning? An Introductory Survey on its Ad
AI天才研究院
10-09 793
作者：禅与计算机程序设计艺术Deep learning is a subfield of machine learning that has revolutionized the way computers learn and understand data. It involves using artificial neural networks to discover patterns in complex datasets, which are often used in natural langua
hog svm的手势识别检测系统
matlab_python22的博客
07-10 495
实现获得hog的基本特征1、主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。其本质为：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。2、实现方法：首先将图像分成小的连通区域，这些连通区域被叫做细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来，就可以构成特征描述符。3、性能提高：将这些局部直方图在图像的更大的范围内（叫做区间）进行对比度归一化，可以
机器学习算法 --- SVM (Support Vector Machine)
weixin_34242819的博客
07-24 306
一、SVM的简介 　　SVM(Support Vector Machine，中文名：支持向量机)，是一种非常常用的机器学习分类算法，也是在传统机器学习(在以神经网络为主的深度学习出现以前)中一种非常牛X的分类算法。关于它的发展历史，直接引用Wikipedia中的，毕竟本文主要介绍它的推导过程，而不是历史发展。 　　The original SVM alg...
机器学习——SVM算法
最新发布
qq_60707366的博客
12-18 6273
本次实验中，我尝试实现了一个简单的支持向量机（SVM）模型。总的来说，本次实验使我更好地理解了支持向量机的基本原理和实现过程，实现能够对线性可分数据进行分类的SVM算法模型，但在损失函数、间隔最大化和核技巧方面没有具体体现。
机器学习----SVM算法
coder_Gray的博客
04-15 971
svm算法的通常理解在二维问题上，对于二元分类来说，svm的目的就是找一条线把两类分开。不过下面这个例子，有三条不同的直线都能把这两类分开，那么我们该选哪一条线呢？这将是我们考虑的问题：首先我们先假设一条直线W*X+b=0是最优的分割线。我们把这种最优SVM分割平面叫做超平面，我们现在的目标就是确定最优的W和b的值。SVM定义超平面为：能使支持向量和超平面之间的最小距离的最大值。那么这句话该如何理...
经典机器学习算法之SVM算法
bradyM的博客
05-29 1万+
SVM算法介绍
Support Vector Machine Algorithm(SVM)算法详细解析
keith0812的专栏
06-19 2670
作者：keith 本文参考了 JULY 的三层SVM讲解网址http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837#comments 还有jerrylead的smo算法实现网址http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html leo zhang的svm学习网址
opencv SVM
weixin_54721788的博客
02-25 3241
官方文档的源代码 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/ml.hpp> using namespace cv; using namespace cv::ml; u
python实现svm_引入python包cvxopt从头开始实现svm
weixin_26729841的博客
09-09 2495
python实现svmCVXOPT is a free python package that is widely used in solving the convex optimization problem. In this article, I will first introduce the use of CVXOPT in quadratic programming, and then ...
Machine Learning 之 SVM实现（个人认为最好的算法）
sinat_33829806的博客
10-29 1万+
SVM.py#coding=utf-8 """ 主要思想及算法流程来自李航的《统计学习方法》 《理解SVM的三重境界》 yi={1,-1} 难点： KKT条件 SMO算法 """ import time import random import numpy as np import math import copy a=np.m
SVM算法的一点点理解
qq_40909394的博客
05-03 303
SVM算法的一点点理解2016年09月03日 21:32:00阅读数：133最近几天看了下SVM算法，下面是我的个人理解。 SVM（支持向量机）是为了找一个超平面，使得几何间隔最大化，为了方便讨论，下面只考虑二维的情况，并且数据线性可分且数据的种类只有两种（即二分类问题），这样问题就是找一个直线使得这条直线能够把正负两类点分割，并且使得所有数据的最小几何间隔最大。  这里假设数据为（x1，y1），...
机器学习：SVM
weixin_42717395的博客
04-03 308
SVM的一般流程 (1) 收集数据：可以使用任意方法。 (2) 准备数据：需要数值型数据。 (3) 分析数据：有助于可视化分隔超平面。 (4) 训练算法：SVM的大部分时间都源自训练，该过程主要实现两个参数的调优。 (5) 测试算法：十分简单的计算过程就可以实现。 (6) 使用算法：几乎所有分类问题都可以使用SVM，值得一提的是，SVM本身是一个二类 分类器，对多类问题应用SVM需要对代码做一些修...
初识SVM算法和核函数基本概念
Amigo_1997的博客
12-29 1111
来着吴恩达老师、 李政轩老师（核函数）和黄海广博士笔记 李政轩老师视频地址：http://www.powercam.cc/slide/6552 李老师的台湾话有点意思，而且有时候边讲课边笑，有点搞笑滴。 Support vector machine(SVM) algorithm. 支持向量机算法简称向量机        这个SVM的公式对逻辑回归的算法进行了变形，支持向量机是直接预测...
SVM算法的python实现方法
wolfcsharp的博客
05-21 2万+
LibSVM
python svm向量_支持向量机（SVM）及其Python实现
weixin_26632369的博客
08-25 858
python svm向量 介绍： (Introduction:) The support vector machines algorithm is a supervised machine learning algorithm that can be used for both classification and regression. In this article, we will be d...
机器学习-支持向量机（SVM）算法
m0_63931079的博客
12-18 2039
机器学习-支持向量机（smo）算法
SVM算法的介绍
Despicable_Me的博客
06-03 8385
SVM（Support Vector Machine）是一种常见的监督学习算法，用于进行二分类或多分类任务。它的主要思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开。超平面最大间隔介绍：上左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界：虚线所代表的模型表现非常糟糕，甚至都无法正确实现分类。其余两个模型在这个训练集上表现堪称完美。但是它们的决策边界与实例过于接近，导致在面对新实例时，表现可能不会太好。右图中的实线代表SM分类器的决策边界，不仅分离了两个类别，且尽可能远离最近的训练实例。
SVM算法详解
热门推荐
qq_42791848的博客
01-05 3万+
Support Vector Machine 终于，我们来到了SVM。SVM是我个人感觉机器学习中最优美的算法，这次我们要来非常细致地介绍。SVM是一类有监督的分类算法，它的大致思想是：假设样本空间上有两类点，我们希望找到一个划分超平面，将这两类样本分开，而划分超平面应该选择泛化能力最好的，也就是能使得两类样本中距离它最近的样本点距离最大。 Hard Margin&Dual Problem Hard Margin 如图所示，中间那条加粗的超平面就是我们所求的最优划分超平面。我们知道平面的方程可以用
经典分类算法——SVM算法
李霁明的博客
03-19 2万+
文章目录经典分类算法——SVM算法1 SVM算法：背景2 SVM算法思想3. Hard-SVM算法4. Soft-Margin SVM算法5. Kernel SVM算法6. SVM小结 经典分类算法——SVM算法 1 SVM算法：背景 二维分类问题是一个经典的机器学习问题，其中的关键在于找到合适的分类平面（分类器的决策边界，比如y=w^T x+b），而支持向量机提出最大化分类间距的思想。 2 SVM算法思想 SVM有三宝：间隔、对偶、核技巧 间隔即SVM的目标是最大化分类间隔 对偶是求解SVM的方
name svm is not defined
12-12
在Python中，当出现“NameError: name 'xxx' is not defined”这样的错误时，通常是因为使用了未定义的变量或函数。在这种情况下，Python无法识别该名称并引发错误。因此，如果出现“NameError: name 'svm' is not defined”这样的错误，那么很可能是因为您使用了未定义的变量名svm。 要解决这个问题，您需要确保在使用变量svm之前已经定义了它。如果您使用的是第三方库或模块中的变量，则需要确保已经正确导入该库或模块。如果您正在使用自己编写的代码，则需要确保在使用变量之前已经定义了它。 以下是一个示例，演示了如何定义变量svm并使用它： ```python svm = "Support Vector Machine" print(svm) ``` 输出：Support Vector Machine
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