SVM支持向量机

最新推荐文章于 2025-11-29 20:35:04 发布
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#svm #机器学习

本文介绍了支持向量机(SVM)的基本概念与动机。SVM是一种用于分类和回归分析的监督学习模型，通过寻找最大间隔的超平面来进行新样本的分类。文章详细解释了如何使用标注好的训练样本集训练SVM模型。

引自：https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine
Motivation
支持向量机是一种用于解决分类或是回归分析的监督式机器学习模型。
方法：给定标注好类别的训练样本集用SVM算法训练，得到的模型可用于分类新的样本。
最大间隔：存在很多超平面可划分新的样本点，但我们希望找到最大间隔的超平面，这样的超平面对未见示例的返沪能力最强。
H1 does not separate the classes. H2 does, but only with a small margin. H3 separates them with the maximum margin.
Definition
在样本空间中，划分超平面可用以下线性方程来描述：

代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码
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几个关于svm的参考网址
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svm支持向量机
杨善锦技术专栏
12-09 1122
x1y1x2y2xnyn{(x1​y1​x2​y2​xn​yn​)}xi∈Rdxi​∈Rd：表示输入特征向量；yi∈−11yi​∈−11：表示对应的标签。w⋅xb0w⋅xb0(w) 为法向量，决定超平面的方向；(b) 为偏置，决定超平面的位置。能有效处理高维数据；通过核函数扩展到非线性问题；在小样本数据集上表现出色。
SVM支持向量机python实现
zw_van的博客
10-19 1323
**形式**：\( K(x, y) = \sum_{i=1}^d \exp(-\sigma (x_i - y_i)^2) + \kappa \sum_{i < j} \exp(-\sigma (x_i - y_i)^2 - \sigma (x_j - y_j)^2) \)，其中 \(\sigma\) 和 \(\kappa\) 是参数。- **形式**：\( K(x, y) = \tanh(\alpha x^T y + c) \)，其中 \(\alpha\) 和 \(c\) 是参数。
【机器学习】SVM 支持向量机
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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
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