SVM支持向量机

最新推荐文章于 2025-08-22 11:20:25 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： svm 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/duanboqiang/article/details/52909203
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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：

SVM理解
viewcode的专栏
10-24 15万+
SVM的文章介绍多如牛毛，很多介绍都非常详尽，而我却一点都不开窍，始终无法理解其中的奥秘。 这次，我要用自己粗浅的语言，来撩开我与SVM之间的面纱。 1. SVM是要解决什么问题？ 之前，冲上来就看SVM的应用，简介，最优化计算方法等。从没认真想过SVM要解决什么问题。 下面一幅是常用的图，来解释SVM的需求。 SVM最基本的应用是分类。 求解最优的分类面，然后用
SVM——支持向量机详解
紫轩的专栏
09-07 2112
（一）SVM的八股简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Ac
几个关于svm的参考网址
weixin_30583563的博客
04-11 204
SVM is a useful alternative to neural networks Two key concepts of SVM: maximize the margin and the kernel trick http://www.kernel-machines.org/ http://www.support-vector.net/ http://www.support-vecto...
可支持向量机SVM(support vector machine)基础
年轻即出发，
10-10 6349
1. SVM 可支持向量机这个概念最早是由Vapnik领导下的AT&TBell实验室研究小组在1963年提出。可支持向量机是一种在概率统计和分类回归问题上非常有效的解决技术，在模式识别领域中发挥着重要的作用。在各种线性、非线性、小样本、高维模式问题中可支持向量机都表现出了其独有的优势，并能通过各种函数拟合和曲线拟合解决其他的机器学习问题。因此，可支持向量机只经过了短时间的发展就取得了许多重要
机器学习基础（二十六）—— 将 SVM 推广到多类问题
03-29 2473
有 3 种常用的策略可用于推广 SVM 解决多类问题，下面以一个 4 类问题为例进行说明。1. 一对多的最大响应策略（one against all）假设有 A、B、C、D 四类样本需要划分。在抽取训练集的时候，分别按照如下四种方式划分。（可见有多少类别，就对应多少中训练集的划分） （1）A 所对应的样本特征向量为正集（类标签为 +1），B、C、D 所对应的样本特征向量为负集（类标签为 -1）；{
svm支持向量机
杨善锦技术专栏
12-09 1079
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 1235
**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
慢热型网友的博客
09-22 1392
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。
【机器学习】SVM支持向量机（一）
热门推荐
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12-26 1万+
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。SVM 的核心思想是通过找到一个最优的超平面来划分不同类别的数据点，并且尽可能地最大化离该超平面最近的数据点（支持向量）之间的间隔。这使得 SVM 具有良好的泛化能力，即能够很好地处理未见过的数据。对两类样本点进行分类，如下图，有a线、b线、c线三条线都可以将两类样本点很好的分开类，我们可以观察到b线将两类样本点分类最好，原因是我们训练出来的分类模型主要应用到未知样本中，虽然a、b、c三条线将训
代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码
06-04
代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码代码 基于SVM支持...
基于python的SVM支持向量机算法设计与实现
04-14
总结，Python中的SVM支持向量机算法设计与实现涉及了从理解SVM基本理论到运用Scikit-learn库构建模型的全过程。通过合理的参数设置和优化，SVM能够在各种复杂的分类问题中展现出高效性能，成为机器学习和人工智能...
基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码_SVM_SVM预测_blues1l_基于SVM支持向量机对降水量的预测_降水、_源
09-11
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的监督学习算法，尤其在分类和回归任务中表现出色。在本项目中，SVM被用于建立一个降水量预测模型，通过对历史数据的学习，预测未来的降水量。SVM的...
svm支持向量机_MATLAB向量机_
10-03
在提供的压缩包文件"svm支持向量机"中，很可能包含了MATLAB代码示例和用于训练的样例数据。通过查看这些文件，你可以更深入地了解如何在实际操作中实现和支持向量机的训练。同时，这些代码也可以帮助你理解和掌握SVM...
MATLAB源码集锦-基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码
02-16
在本资源中，我们主要探讨的是使用MATLAB编程环境实现的一种基于SVM（Support Vector Machine，支持向量机）的支持向量机算法，用于降水量的预测模型。SVM是一种强大的监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题，尤其...
线性回归笔记
最新发布
2402_88703635的博客
08-22 736
线性回归是一种基于最小二乘法的预测建模技术，通过构建自变量与因变量的线性关系进行预测。文章介绍了线性回归的核心思想、一般形式、评估指标（SSE、MSE、R²）和参数估计方法，重点阐述了多元线性回归与简单线性回归的区别与联系。线性回归具有解释性强、计算高效的优点，广泛应用于房地产定价、医学研究和市场营销等领域。最后说明了sklearn库中线性回归算法的实现方法及其参数作用。
机器学习--数据清洗—（续篇）
2501_91237346的博客
08-20 1142
本文摘要： 该代码实现了矿物数据分类的完整机器学习流程。首先对原始数据进行预处理，包括删除异常类别、缺失值检测、标签编码和Z标准化。然后采用随机森林算法进行缺失值填充，通过训练集数据预测并填充测试集缺失值。接着使用SMOTE算法解决样本不均衡问题，并保存处理后的数据集。最后实现了6种分类算法（逻辑回归、随机森林、SVM、AdaBoost、朴素贝叶斯和XGBoost）进行矿物类型预测，通过网格搜索优化参数，并评估各模型的召回率和准确率等指标。所有结果保存为JSON格式文件，便于后续分析和比较不同填充方法与分类
机器学习——附录与补充
qq_66878808的博客
08-20 617
简单来说，min-max 是一种“你最小化我的最大化”的博弈策略问题。min⁡x∈Xmax⁡y∈Yfxyx∈Xmin​y∈Ymax​fxy意思是：“我想选择一个xxx，让无论yyy怎么挑使得fxyf(x, y)fxy最大，它的值也尽量小。这个问题也叫鞍点问题对抗优化问题机器学习（对抗样本、GAN）博弈论（零和博弈）强化学习（最大最小价值）网络安全（最坏情况分析）
【知识杂记】方差、标准差、均方误差、均方根误差与平均绝对误差，概念、计算公式、物理意义
qq_45976653的博客
08-20 664
摘要 方差和标准差衡量数据围绕平均值的离散程度，其中标准差还原了原始单位。均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）评估预测值与真实值的偏差，RMSE解决了MSE单位不一致的问题。平均绝对误差（MAE）使用绝对值计算误差，对异常值更稳健。MSE和RMSE对大误差敏感，而MAE虽鲁棒但不可微。这些指标在统计分析和机器学习中各有优劣，需根据具体场景选择使用。
小型C++实现的Tiny-SVM支持向量机工具
1. **svm和SVM**：标签中的大小写变化可能只是在遵循编程语言惯例，其中“svm”指的是小型实现的SVM，“SVM”指代支持向量机这一概念。 2. **支持向量机**：标签的中心概念，体现了机器学习领域中用于分类和回归的...
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