手推支持向量机（一）

最新推荐文章于 2024-05-30 12:11:42 发布
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#机器学习

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支持向量机（SVM）
heda3的博客
03-05 1486
SVM是有监督学习、属于判别模型（决策函数），非线性，有预测函数，有优化目标，有求解算法（SMO） 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。 一般SVM有下面三种： 硬间隔支持向量机（线性可...
【深度学习】全面理解支持向量机SVM（七）
florrie
03-15 1712
文章目录1.初探-SVM概念2.线性分类器3.最大间隔4.如何求最优分类4.1线性可分-线性不可分类型4.2核函数4.3原始问题的对偶转化4.3.1使用KKT条件 终于到了梳理支持向量机(SVM) 这个大知识点了，好鸡冻！！！因为理解SVM牵涉的内容实在是太多了：分类函数，最大化分类间隔，凸二次规划，拉格朗日乘数法、原始问题与对偶问题的转换，KKT条件，SMO算法等等。。。这些内容其实可归为最优...
手推支持向量机
meng_xin_true的博客
03-07 275
手推支持向量机SVM——Ⅰ
行者无疆的博客
03-18 352
支持向量机的原理   首先，我们要知道，SVM是一个二分类模型，当然我们能够用它实现多分类，但一个SVM本质上就只是一个二分类模型，它的原理就是找到一个超平面（在二维中就是一条直线）既能有效区分两个类别又能使得两个类别到该超平面的几何距离最大。   什么意思呢，看下面的图：   该图中有很明显的两个类别，能够区分开这两个类别的直线有很多条（图中的三条直线都可以），SVM要做的就是找到离两个类别的距离最远的那一条，即图中的红色直线。   目前共有三种SVM算法： Hard-margin SVM 硬间隔SV
机器学习--手推SVM支持向量机
weixin_41733815的博客
05-25 228
机器学习–SVM支持向量机
机器学习之支持向量机(手推公式版)
夏小悠的博客
12-27 1460
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)源于统计学习理论，是一种二分类模型，是机器学习中获得关注最多的算法，没错，是“最”，没有之一。
西瓜书重温(六): 硬核支持向量机SVM(手推版)
Miracle8070
02-13 1650
1. 写在前面 今天这篇文章是支持向量机SVM的整理，这是机器学习中非常重要的算法之一，也是面试中非常受到面试官青睐的算法， SVM的公式推导几乎是面试必备知识点， 记得之前学习这块内容的时候， 心里非常的抵触这块内容，因为这块总感觉内容极多且公式复杂，不是太想看， 这次重新阅读，同时看了几个老师的视频加以理解之后，才发现原来支持向量机是数学上如此漂亮的算法，也是形式上如此简洁清晰的算法，支持向量机的逻辑性其实是很强的，背后也仅仅只有一条主线在支撑，从表面上看，会看到SVM的种类繁多，从线性可分到线性近似可
手写支持向量机(SVM)(一)——介绍与原理推导
最新发布
weixin_42973210的博客
05-30 2197
在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大且广泛使用的算法，它的核心思想是找到一个最优的超平面，使得两类样本在该超平面两侧的间距最大化。这种方法也被称为最大间隔分类器，其目标是找到一个决策边界，使得正负样本之间的间隔最大。SVM的主要优点在于其优秀的泛化能力。它可以有效地处理高维数据，并且在处理非线性问题时，通过引入核函数，SVM也能得到很好的分类效果。此外，SVM算法对于决策边界附近的样本点非常敏感，这使得SVM在处理噪声数据时具有较好的稳定性和鲁棒性。然而，SVM也存在一些缺点。
支持向量机原理及应用示例（一）
weixin_44231103的博客
05-02 1474
SVM（支持向量机）原理与示例 导入一下子 应用场合：给定一个线性可分的训练样本集D={(x1⃗,y1),(x2⃗,y2),...，(xm⃗,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{{(\vec{x_1},y_1),(\vec{x_2},y_2),...，(\vec{x_m},y_m)}\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1​​,y1​),(x2​​,y2​),...，(xm​​,ym​)...
支持向量机原理及Python实现
Fate_mt的博客
04-26 2171
  该篇博客介绍了支持向量机的硬间隔、软间隔、核方法三种理论，并介绍了Python的实现方法，如果有什么问题或者疑问麻烦评论区指出（第一次分享理论知识，可能思路不是很清晰）。（本博主以后会在优快云分享自己的知识和体会，帮助大家避坑）   另外，关于支持向量机的理论和实现我会在B站进行发布相关视频，目前正在准备，如果文字不好理解的话请移步B站视频，对理论进行手推。 文章目录支持向量机（SVM）一、...
复盘：手推SVM支持向量机二分类超平面，求解目标函数原问题，kkt条件，对偶问题求q，核函数、hinge loss损失函数，硬间隔，软间隔，最后得到w和b
weixin_46838716的博客
09-03 1954
求解目标函数原问题，kkt条件，对偶问题求q，核函数、hinge loss损失函数，硬间隔，软间隔，最后得到w和b
《统计学习方法》七：手推“支持向量机”
u011517132的博客
04-09 226
第七章 支持向量机 SVM是二分类模型，它的基本模型时定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM由简至繁可分为：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机 7.1.线性可分支持向量机与硬间隔最大化 7.1.1.线性可分支持向量机 ...
支持向量机(SVM)（四）----SMO
Abner
03-07 1613
我们前几节说了线性可分，以及在低维线性不可分，但是在高维是线性可分的。还有一种情况，如下图：     这种因奇异点而造成的划分平面不合理的移动，不是我们所想的，或者因为个别奇异点导致线性不可分，其余的大部分的点都是线性可分的，如果因此 就映射到高维来解决，那么也不值当，如下的情况：     这些情况因为outliers而造成了线性不可分，或者导致划分超平面不是很明确。同样为了降
支持向量机(SVM)（一）
qq_27792379的博客
01-23 746
前言下面将会介绍支持向量机（SVM）学习算法。SVM被很多学者认为是现有的最好的监督学习算法。为了介绍监督学习算法我们，我们需要首先讨论关于间隔和如何用最大的“间隔”划分数据。接下来我们将会讨论最优化间隔分类器，因此我们不得不让我们了解拉格朗日对偶问题。我们也会见到核，他会使我们一种在非常高的维度（比如无限维）特征的空间有效的利用SVM，最后，我们将会以一个SMO算法结束，这种算法有效的实现了SVM
支持向量基
kwame211的博客
08-16 615
支持向量基 @[拉格朗日乘子法|对偶问题|KKT条件|核函数|hinge损失] 存在多个超平面将样本划分的情况下，选择对训练样本局部扰动容忍性最好的。 间隔与支持向量 划分超平面的法向量为w=(w1;w2;...;wd)w=(w1;w2;...;wd)，则超平面为wTx+b=0wTx+b=0。任一点x到超平面(w,b)距离为  r=∣∣wTx+b∣∣∥w∥.r=|wTx+b|‖w‖....
手推SVM
丝萝愿为乔木的博客
04-22 1364
1 线性分类 1.1 线性可分支持向量机 定义：给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化学习得到的分隔面为： ① wx+b=0wx+b=0 则对应的分类决策函数为f(x)=sign(wx+b)f(x)=sign(wx+b)，称为线性可分支持向量机。 如下图所示，（我们假设，分隔面上方的红色样本表示正样本，分隔面下方的蓝色样本为负样本）： 对于任何样本x，中间红色的的分隔面为
SVM（手推）
munan2017
05-12 907
手推SVM等有时间了整理成电子版
手撸SVM
ohadesleeo0的博客
01-01 752
#介绍 SVM(support vector machine,又名支持向量网络)算法可以说是最重要最常见的机器学习算法之一，原始SVM算法是由弗拉基米尔·万普尼克和亚历克塞·泽范兰杰斯于1963年发明的。在深度学习出来之前，由于优秀的使用效果和优雅的数学推导统治了机器学习界，接下来就请和我一起揭开SVM算法神秘的面纱，去领略SVM算法背后的数学之美。 #SVM核心思想 ###什么是好的分类 SVM...
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