SVM支持向量机原理

最新推荐文章于 2024-06-11 14:36:19 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-11 14:36:19 发布 · 351 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文深入探讨了SVM（支持向量机），一种高效的二分类模型。解释了如何通过寻找最优超平面来最大化数据集间隔，同时介绍了SVM的线性和非线性核方法。适合对机器学习有兴趣的读者。

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

   Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面，并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短。
 

 

扩展阅读;https://blog.youkuaiyun.com/d__760/article/details/80387432

支持向量机SVM原理篇
雪伦的专栏
06-15 1万+
1.关键概念及学习目标 线性&非线性分类问题&核技巧 非线性分类问题是指通过利用非线性模型才能很好地进行分类的问题。如上图左侧，我们无法用直线（线性模型）将正负例正确分开，但可以用一条椭圆曲线（非线性模型）将他们正确分开。此时，我们可以进行一个非线性变换。 核技巧应用到支持向量机，其基本想法就是通过一个非线性变换将输入空间（欧氏空间或离散集合）对应于一个特征空间（希尔伯特空间），使得原有的超曲
SVM支持向量机原理（一）12
small-guo
11-15 1148
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC#分类算法 from sklearn import datasets import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC#分类算法 from sklearn import datasets 2数据分类 x,y=datasets.mak...
SVM-支持向量机原理详解与实践之一
热门推荐
jcjx0315的博客
03-14 2万+
SVM -支持向量机原理详解与实践 前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法，主要是实现项目中的实时采集图片（工业高速摄像头采集）的图像识别的这一部分功能，虽然几经波折，但是还好最终还算顺利完成了项目的任务，忙碌一年，趁着放假有时间好好整理并总结一下，本文的内容包括：前面的部分是对支持向量机原理的分析，后半部分主要直接上手的一些实践
SVM支持向量机基本原理
codelady_g的博客
03-14 1264
1.基本概念 支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，核技巧使它成为实质上的非线性分类器。 模型：分离超平面w∗x+b∗=0w^{*}x+b^{*}=0w∗x+b∗=0 +决策函数f(x)=sign(w∗x+b∗)f(x)=sign(w^{*}x+b^{*})f(x)=sign(w∗x+b∗) 学习策略：硬间隔最大化 / 软间隔最大化 学习算法：凸二次规划 2.基本分类 线性可分支持向量机 线性 3.线性可分支持向量机 学
SVM（支持向量机）原理
古天九等一缕的博客
12-18 944
SVM支持向量机原理解读
SVM支持向量机原理(一)
gaven的博客
03-21 1128
SVM（支持向量机）—分类器
机器学习SVM(支持向量机)实验报告.pdf
06-14
**支持向量机(SVM)概述** 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习模型，尤其在二分类问题上表现突出。它的核心思想是在特征空间中找到一个能够最大程度地将两类样本分开的超平面。这个超平面...
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...
支持向量机（SVM）
weixin_74100286的博客
06-11 1742
其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，同时最大化不同类别数据到该超平面的距离，即间隔（margin）。：对于非线性可分的数据，SVM可以使用核函数将数据从原始空间映射到一个高维特征空间，使得原本线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分。：SVM的目标是找到一个最大化间隔的超平面，即使得支持向量到超平面的距离最大化。SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本完全分开。：在寻找最优超平面的过程中，SVM会找到一些距离超平面最近的样本点，这些样本点称为支持向量。
机器学习SVM(支持向量机)实验报告(带源代码)
10-27
### 机器学习SVM(支持向量机)实验报告知识点解析 #### 一、实验目的与要求 **实验目的：** - 验证支持向量机(Support Vector Machine, SVM)机器学习算法的学习情况。 **要求：** - 学员需要自主完成整个实验过程...
SVM-支持向量机基本原理及应用
06-05
SVM-支持向量机基本原理及应用
支持向量机——SVM原理
稚与的博客
04-23 922
简介 支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面。但是能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，我们的目的就是找到两类训练样本“正中间”的划分超平面。其学习...
【SVM】- 支持向量机基本原理
兀坐晴窗独饮茶
06-07 8657
1.支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。 机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器 支持向量机（SVM，也称为支持向量网络），是机器学习中获得关注最多的算法没有之一。它源于统计学习理论， 是我们除了集成算法之外，接触的第一个强学习器。它有...
SVM支持向量机原理详解
LinxRds的博客
10-20 1498
SVM 考虑一个二分类问题。假设输入空间与特征空间为两个不同的空间。输入空间为欧式空间或离散集合，特征空间为欧式空间或希尔伯特空间。线性可分支持向量机、线性支持向量机假设这两个空间的元素一一对应，并将输入空间中的输入映射为特征空间中的特征向量。非线性支持向量机利用一个从输入空间到特征空间的非线性映射将输入映射为特征向量。所以，输入都由输入空间转换到特征空间，支持向量机的学习是在特征空间进行的。 希尔伯特空间：一个完备的内积空间。其中的元素可以度量长度以及元素之间的角度。相比于欧式空间的基底常为正交的实数轴
SVM支持向量机原理简介
Melo琦
03-15 570
SVM支持向量机原理总结
qq249356520的博客
04-11 1052
文中借鉴引用优快云各大博主文献，图片，并非完全原创。 支持向量机SVM是一种二类分类模型，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 硬间隔：要求所有样本又必须划分正确 软j间隔：允许一些样本（不满足(w^t)x + b >= 1）出错。 当训练数据线性可分时：通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机（硬间隔SVM）。 当训练数据近似线...
SVM-支持向量机原理详解一
m0_37985967的博客
06-03 661
转载 https://www.cnblogs.com/spoorer/p/6551220.html SVM-支持向量机原理详解与实践 前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法，主要是实现项目中的实时采集图片（工业高速摄像头采集）的图像识别的这一部分功能，虽然几经波折，但是还好最终还算顺利完成了项目的任务，忙碌一年，趁着放假有时间好好整理并总结一下，本文的内容包括：前面的部分是对支持向量机原理的分析，后半部分主要直接上手的一些实践的内容。 本文
支持向量机（SVM）原理（一）
qq_46033892的博客
08-23 1061
推荐初学者使用，了解支持向量机的原理
SVM
he_wen_jie的博客
03-15 139
拉格朗日乘数法
svm支持向量机原理
最新发布
06-21
支持向量机（SVM, Support Vector Machine）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它的基本思想是找到一个最优的超平面，最大化不同类别数据之间的间隔（也称为“间隔最大化”），使得新数据点被划分到正确...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值