【人工智能-初级】第5章 支持向量机（SVM）：原理解析与代码实现

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文章标签： 支持向量机 人工智能 算法
于 2024-10-18 11:15:00 首次发布
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【人工智能-初级】系列专栏

【人工智能-初级】第1章 人工智能概述

【人工智能-初级】第2章 机器学习入门：从线性回归开始

【人工智能-初级】第3章 k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现

【人工智能-初级】第4章 用Python实现逻辑回归：从数据到模型

【人工智能-初级】第5章 支持向量机（SVM）：原理解析与代码实现

【人工智能-初级】第6章 决策树和随机森林：浅显易懂的介绍及Python实践

【人工智能-初级】第7章 聚类算法K-Means：理论讲解与代码示例

【人工智能-初级】第8章 朴素贝叶斯：经典算法的简单实现

【人工智能-初级】第9章 神经网络的基础：理解感知器与激活函数

【人工智能-初级】第10章 用Python从零构建简单的神经网络

【人工智能-初级】第11章 深度学习与卷积神经网络（CNN）：基础与实现

【人工智能-初级】第12章 循环神经网络（RNN）初探：如何处理时间序列数据

【人工智能-初级】第13章 自然语言处理（NLP）入门：从词频到情感分析

【人工智能-初级】第14章 强化学习的基础知识及其 Python 实现

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Python实现简单支持向量机(含完整源码)
BUG？不存在的！
04-22 1621
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是在分类与回归分析中常用的一种机器学习算法，其基本模型定义在一个特征空间上的间隔最大的线性分类器，其优化问题转化为凸二次规划问题求解。本文将展示如何使用 Python 实现简单的支持向量机，并提供完整源码。我们使用SVM进行分类，SVC是sklearn中支持向量机的一个类，使用时我们需要指定参数。在以上代码中，我们指定了SVC的kernel为’linear’，C=1.0。最后，我们可以将以上代码整合，形成完整源码，进行运行。
【人工智能-初级】第21章 线性代数与 AI：理解矩阵乘法和特征向量
最新发布
若北辰
10-27 760
矩阵乘法是线性代数中的一种基本运算，用于将两个矩阵结合，得到一个新的矩阵。假设有两个矩阵 A 和 B，如果 A 的列数等于 B 的行数，那么可以对 A 和 B 进行矩阵乘法，得到一个新的矩阵 C。矩阵乘法的规则是，将矩阵 A 的每一行与矩阵 B 的每一列做点积（相乘并求和），形成新的矩阵 C 的元素。Cij∑kAikBkjCij​k∑​Aik​Bkj​特征向量（Eigenvector）和特征值（Eigenvalue）
支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】
lichensun的博客
07-08 2万+
主要介绍数学建模以及大数据比赛中常用的SVM支持向量机模型算法，并使用python实现实例二分类、多分类、可视化以及参数优化。
【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细）
weixin_66845445的博客
03-26 2万+
支持向量机如果想划分效果很好，就需要找到支持向量的分布，再就是找到最大间隔的分离超平面，解决好上诉两个问题就基本可以实现支持向量机。
机器学习算法（一）SVM
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06-02 27万+
支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。SVM 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出，目前的版本（soft margin）是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 在1
机器学习之支持向量机（SVM）
MakotoXavier的博客
06-11 2378
支持向量机（SVM）是一种强大且流行的监督学习算法，主要用于数据分类问题。其核心思想是通过寻找一个超平面（在二维空间中为一条直线，三维空间中为一个平面，高维空间中为超平面）来对训练数据进行划分，使得不同类别的数据分隔在超平面的两侧。SVM的目标是找到一个超平面，使得该超平面对于所有训练样本的划分结果最为准确，同时对于新的未知样本也具有良好的泛化能力。SVM是一种功能强大的机器学习算法，特别适用于分类问题，并在回归和异常检测等任务中也有广泛应用。
【人工智能-初级】第8章 朴素贝叶斯：经典算法的简单实现
若北辰
10-19 786
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而强大的分类算法，广泛用于文本分类、垃圾邮件检测、情感分析等任务中。朴素贝叶斯分类器之所以称为“朴素”，是因为它假设特征之间是相互独立的，这在现实中往往不成立，但这种假设使得计算变得简单，并且在许多实际应用中表现良好。朴素贝叶斯算法的核心是使用贝叶斯定理计算后验概率，并根据最大后验概率原则对样本进行分类。朴素贝叶斯分类器有多种实现，包括高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯，每种实现适用于不同的数据类型。
【人工智能-初级】第7章 聚类算法K-Means：理论讲解与代码示例
若北辰
10-19 1157
K-Means 是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于数据聚类任务。它的目标是将数据集中的样本分为多个簇（Cluster），使得每个簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means 非常适合探索性数据分析，可以帮助我们发现数据中的隐藏模式。在 K-Means 中，“K” 表示预先设定的簇的数量，算法的目标是最小化各样本到其所属簇中心的距离之和。K-Means 算法被广泛用于客户分类、图像分割、市场分析等领域。K-Means 是一种简单而有效的聚类算法，适用于中小规模的数据聚类任务。
【人工智能-初级】第11章 深度学习与卷积神经网络（CNN）：基础与实现
若北辰
10-21 2082
卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。与传统的全连接神经网络不同，CNN 通过卷积层和池化层对输入数据进行特征提取，有效地减少参数数量并保留重要信息，从而使得它在图像处理任务上表现出色。卷积层（Convolutional Layer）：用于提取输入数据的特征，通过卷积操作检测局部的模式。池化层（Pooling Layer）：用于下采样数据，减少特征图的大小，降低计算复杂度。全连接层（Fully Connected Layer）：将提取到的特征映射到输出空间，进行最终分类。
支持向量机类实现
weixin_42571739的博客
05-07 150
方法获取模型对每个类别的概率预测值，并将其归一化为百分制得分。我们将得分值存储在一个字典中，并将所有字典存储在一个列表中，最后返回该列表。类，包括数据集的读取、数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估等步骤。我们可以通过实例化一个对象，调用类中的方法来完成相应的任务。库将模型的分类类别、TF-IDF向量化器和支持向量机分类器保存到文件中。在加载模型时，我们使用。库从文件中加载模型的分类类别、TF-IDF向量化器和支持向量机分类器。方法，用于保存和加载模型。在保存模型时，我们使用。在预测新数据时，我们使用。
SVM支持向量机
あずにゃん梓喵的博客
08-09 1295
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 2.1 SVM算法简介 1 SVM算法导入 在很久以前的情人节，大侠要去救他的爱人，但魔鬼和他玩了一个游戏。 魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球，说： “你用一根棍分开它们？要求：尽量在放更多球之后，仍然适用。” SVM就是试图把棍放...
机器学习——支持向量机（SVM）
weixin_74731967的博客
06-11 7646
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，SVM可以用于线性和非线性分类问题，回归以及异常值检测其基本原理是通过在特征空间中找到一个超平面，将不同类别的样本分开，并且使得离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。这个超平面称为最大间隔超平面，它可以很好地进行分类预测。具体而言，SVM通过将样本映射到高维特征空间，使得数据在该空间中线性可分。
机器学习——支持向量机(SVM)
Ascons的博客
12-18 7957
支持向量机是一种强大的机器学习算法，用于分类和回归。它通过最优超平面来分隔不同类别的样本，并具有较好的泛化能力和鲁棒性。然而，SVM在计算复杂度和参数选择方面存在挑战。在实际应用中，需要适当调整参数和进行模型优化。
python机器学习之SVM（支持向量机）实例
柳小葱的博客
04-12 1万+
其实在很早以前写过一期SVM,只不过当时对SVM只是初步的了解，现在重新来看，其实SVM还是有很多值得学习的地方。 1.SVM介绍 SVM可以理解为：使用了支持向量的算法，支持向量机是一种基于分类边界分界的方法。以二维数据为例，如果训练数据分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚焦在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标：通过训练，找到这些分类之间的边界（如果是直线的，称为线性划分，如果是曲线的，称为非线性划分）。 过程如上述三个图，SVM就是试图把棍放在最佳的位置上，最好让棍两边有尽可能大的间隙，这
机器学习实战——手写支持向量机(SVM)——基于鸢尾花数据集
JaneZ0206的博客
05-30 3208
支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种有监督的机器学习算法，可以用于回归和分类任务，主要用于分类。SVM算法在做的事情就是找到一个最优的分类边界，把不同类别的样本分开。
非线性SVM模型
qq_58286779的博客
06-11 394
非线性支持向量机（SVM）是为了处理线性不可分数据而设计的。它通过使用核函数将数据映射到一个高维空间，在这个高维空间中，数据变得线性可分，从而实现分类。常见的核函数包括多项式核、径向基函数（RBF）核和 sigmoid 核等。非线性 SVM 的优化目标与线性 SVM 类似，非线性 SVM 通过引入核函数，将原始数据映射到高维空间，在高维空间中找到一个超平面来实现分类。
SVM算法-非线性分类背后技术详解
极客代码
06-02 1400
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习算法。它通过学习一个最优超平面，将不同类别的样本分离开来。本文详细介绍了SVM算法在非线性分类任务中的应用，包括基本概念、优化方法和实际应用。通过代码示例，我们展示了SVM算法的强大能力和技术精髓。在实际应用中，我们可以根据具体任务和数据集的特点，对SVM算法进行适当的调整和优化，以提高模型的性能。随着技术的不断进步，SVM算法在更多领域的应用将得到探索和实现。
支持向量机(SVM)——处理非线性
aianswer3的博客
09-25 2087
在上一节中，我们给出了在线性可分情况下的优化问题： 最小化： 限制条件：yi[xi+b]1(i=1~N) 在扩展到非线性可分的情况时，我们只需做一点小改动就可以。 最小化：+C 限制条件：yi[xi+b]1- 0 (i=1~N) 上式中的C是事先设定好的参数，为松弛变量。C这一项称为正则项。 当足够大，yi[xi+b]1-必定成立，并满足非线性可分。但是，又不能让太大，以至于整个优化问题过于分散。所以在第一个式子中要加入正则项（惩罚项），C是一个超参数，需要认为设定，它控制了...
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