SVM浅析

最新推荐文章于 2025-10-09 01:34:11 发布
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本文深入浅出地介绍了支持向量机（SVM），从寻找最大间隔超平面开始，逐步引入函数距离、几何距离、优化目标、Lagrangian乘子法、核函数、惩罚项C以及SVM的优缺点。通过对SVM核心概念的解析，展示了其在处理线性与非线性分类问题中的应用，并提到了参数调整和选择的重要性。

SVM浅析

按照自己的理解讲解SVM，可能有理解不对或者表达不精准的地方，欢迎交流、沟通~

1、背景：期望找到一个分离超平面，该平面和样本点尽可能远，即建立一个具有最大间隔距离的最优分离超平面。

符号：


如果,，否则

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ji_de
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SVM 透彻理解与分析
晨凫追风
06-11 8910
hit2015spring晨凫追风\frac{hit2015spring}{晨凫追风}欢迎关注我的博客：http://blog.youkuaiyun.com/hit2015spring支持向量机问题 问题先按照几何间隔最大化的原则引出他的问题为minw,b12∥w∥2\min\limits_{w,b}\qquad \frac 1 2 \|w\|^2 s.t.yi(wTxi+b)⩾1,i=1,2,⋯,ms.
SVM 对于数据集的分类分析，以及SVM功能分析
YiyangEmily的博客
07-16 1430
学习SVM的运用，通过在两个数据集上使用SVM，更改各种参数来深入研究SVM原理以及测试其效果。#线性svm中C值改变、训练测试比率改变、不同kernel function、两个大小不一的数据集。
分析SVM对噪声敏感原因
lovemooner的博客
07-25 7685
SVM的目的是求出与支持向量有最大化距离的直线，以每个样本为圆心，该距离为半径做圆，可以近似认为圆内的点与该样本属于相同分类。如果出现了噪声，那么这个噪声所带来的错误分类也将最大化，所以SVM对噪声是很敏感的。...
【万字长文】从零掌握支持向量机（SVM）：详解与实战指南
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10-09 1545
这篇文章介绍了支持向量机(SVM)的基本原理与应用实验。SVM是一种监督学习算法，通过寻找最优超平面实现分类，具有处理高维数据和非线性问题的优势。文章详细解析了硬间隔SVM、软间隔SVM和核技巧的数学原理，并进行了可视化实验比较不同核函数在月亮形、圆形和云团形数据集上的表现。实验结果表明：线性核适合简单线性可分数据，多项式核能处理部分非线性数据，RBF核最通用且效果最好，Sigmoid核在特定场景下有用。文章建议初学者先理解核心概念，通过可视化理解SVM工作原理，并推荐在不确定数据分布时优先尝试RBF核函数
数据分析入门系列教程-SVM原理
lsxxx2011的专栏
11-18 518
SVM 的英文全称是 Support Vector Machines，我们叫它支持向量机，支持向量机是用于分类的一种算法，当然也有人用它来做回归。SVM 原理我们先通过一个分类的例子来看...
SVM
bluenight专栏
10-21 2030
       在这里介绍一些学习支持向量机的网站，我个人觉得挺有用。SVM的理论，个人觉得看下:A《支持向量机导论》（第一本专门介绍SVM的著作）和B《数据挖掘中的新方法－支持向量机》（国内第一本SVM专著）这两本书就可以了，当然有兴趣也可以看下Vapnic的《统计学习理论的本质》和《统计学习理论》。我只认真看过A，这本书介绍的比较简单，初学容易理解些；B据说挺好，我两个师兄认真看过，对SVM介绍
17.5.1（SVM浅析）1
08-04
支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习算法，尤其在分类问题中表现出色。SVM的核心思想是通过构建一个超平面将数据集分割成两类，使得两类样本距离超平面的距离最大化...
【模式识别/机器学习】支持向量机SVM浅析
qq_21532607的博客
10-04 1727
支持向量机SVM的入门级介绍及基本公式推理。涵盖线性SVM和非线性SVM。
《常用的机器学习算法——SVM浅析》
Mr_pan
09-06 686
SVM主要介绍以下的四个方面 1、线性可分的SVM和硬间隔（Hard Margin）最大化 2、线性可分的SVM和软间隔（Soft Margin）最大化 3、非线性SVM与核函数 4、SMO算法1、线性可分的SVM和硬间隔最大化1、问题描述1）问题描述：给定一系列的样本（x1,y1）,（x2,y2）,…,（xn,yn）,其中xi是m维向量，yi属于{-1,+1}。 2）最终目的：找到一个分
浅析svm1多分类问题-svm多分类问题.rar
08-12
**SVM多分类问题概述** 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用于机器学习领域的监督学习模型，最初设计用于二分类问题。然而，在实际应用中，我们经常面临多分类任务，比如图像识别中的物体...
SVM理论
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heavendai的专栏
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SVM入门（一）至（三）Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅. （一）SVM的简介 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
SVM的在分析
weixin_37721058的博客
10-22 251
今天面试了，面试官又又又问了我SVM的推导，但是面试官解答了我一个点，那就是为什我们会使用拉普拉斯。使用拉格朗日的好处在哪里，而这个点非常关键，让我知道了，除了我们会用来计算，我们还需要了解细节。而且要挖掘。 下面围绕SVM说两个点： 第一个点：与逻辑回归在思路上有什么不同。这个我们可以更加深入的了解逻辑回归的推到过程 第二个点：SVM本身会涉及到哪些计算，其中的一步会解决了上面的问题。 逻辑回归...
svm原理分析
langsiming的博客
10-27 256
svm
yangyangrenren的专栏
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直接用代码方式调用libsvm；或者使用weka集成libsvm，进行调用。 另外简略说明ubuntu环境下安装配置weka的方法
SVM(Support Vector Machine)
leetcodecl
09-06 462
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u011484045的专栏
10-31 1058
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