Support Vector Machine Algorithm(SVM)算法详细解析

最新推荐文章于 2025-10-09 01:34:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-09 01:34:11 发布 · 2.6k 阅读 · 5 ·
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。

本文深入浅出地介绍了支持向量机（SVM）算法，包括其基本原理、推导过程，适合机器学习初学者。通过参考JULY、jerrylead和leo zhang等专家的文章，详细解析了SVM的三层结构及SMO优化算法，旨在帮助读者全面理解SVM。
机器学习3—分类算法之支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法
ex_6450的博客
08-02 3803
SVM算法分析的六个步骤第一步，加载数据集。采用loadtxt()函数加 - 载酒类数据集，采用逗号（,）分割。第二步，划分数据集。将Wine数据集划分为训练集和预测集，仅提取酒类13个特种中的两列特征进行数据分析。第三步，SVM训练。导入Sklearn机器学习包中svm.SVC()函数分析，调用fit()函数训练模型，predict(test_data)函数预测分类结果。第四步，评价算法。...
SVM算法（Support Vector Machine）
W_000的博客
11-20 8836
支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。
机器学习算法 --- SVM (Support Vector Machine)
weixin_34242819的博客
07-24 325
一、SVM的简介 　　SVM(Support Vector Machine，中文名：支持向量机)，是一种非常常用的机器学习分类算法，也是在传统机器学习(在以神经网络为主的深度学习出现以前)中一种非常牛X的分类算法。关于它的发展历史，直接引用Wikipedia中的，毕竟本文主要介绍它的推导过程，而不是历史发展。 　　The original SVM alg...
【万字长文】从零掌握支持向量机（SVM）：详解与实战指南
最新发布
HRDMN的博客
10-09 1439
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
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法 简介
galoiszhou的博客
12-22 1679
决策树在每次划分的时候, 理想的是每个条件分支都能够最大化地去划分这些样本, 每个检点的信息熵低, 样本的一致性高.计算成本会更高. 面对复杂样本的时候, 没有办法很好的区分, 模型上限很低.由多棵决策树组成，随机指的是每一个决策树的样本是随机从数据集中采样得到的。判断某个节点去掉后, 模型的准确度如果没有降低, 就可以减掉这个节点.随机森林属于集中学习 (Ensemble Learning).对一棵树进行简化, 减少它的复杂度, 提高模型的泛化能力.用来衡量一个节点内信息的不确定性的。
SVM和SVR
tongle.wang Homepage
10-31 1181
1、支持向量机（ SVM ）是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则 为了最小化期望风险，应同时最小化经验风险和置信范围） 支持向量机方法的基本思想： （ 1 ）它是专门针对有限样本情况的学习机器，实现的是结构风险最小化：在对给定的数据逼近的精度与逼近函数的复杂性之间寻求折衷，以期获得最好的推广能力； （ 2 ）它最终解决的是一个凸二次规
SVM-support vector machine
Z的博客
05-14 371
classification Algorithms: SVM, nearest neighbors, random forest, … regression Algorithms: SVR, ridge regression, Lasso, … cluster Algorithms: k-Means, spectral clustering, mean-shift, … apriori...
A Transductive Support Vector Machine Algorithm Based on Ant Colony Optimization
02-10
首先，该研究论文属于机器学习与优化算法结合的范畴，特别是将蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）算法应用于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的转导推理（Transductive Inference）。 支持向量机...
机器学习：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
qq_53866837的博客
02-23 1365
SVM
支持向量机回归算法与应用研究 Algorithm and Application Research of Support Vector Machine Reg
07-04
Based on good understanding of the Support Vector Machine Regression (SVR) theory and algorithm, an Online Support Vector Machine Regression (OSVR) algorithm is proposed. Bach implementations of ...
支持向量机算法_机器学习算法五：支持向量机Support Vector Machine
weixin_40006965的博客
12-19 262
1、基本概念Support Vector Machine，简称SVM，中文名支持向量机，是一种二分类模型。其原理是通过特征空间中的最大间隔去找出该空间的分类超平面；其中最大间隔就可以用支持向量来求得。涉及概念：线性可分： 和 是 维欧氏空间中的两个点集（点的集合）。如果存在 维向量 和实数 ，使得所有属于 的点 都有 ，而对于所有属于 的点 则有 。则我们称 和 线性可...
支持向量机SVM和支持向量回归SVR算法合集(亲测可用)
03-29
适合初学者学习的SVM、SVR工具箱 该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法 (3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机 (4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法 (5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法 另附： (1) 目录下以Main_开头的文件即是主程序文件,直接按快捷键F5运行即可 (2) 工具箱中所有程序均在Matlab6.5环境中调试通过，不能保证在Matlab其它版本正确运行
SVR和SVM是什么关系
行子的博客
11-20 1749
SVR（Support Vector Regression）和 SVM（Support Vector Machines）是支持向量机（Support Vector Machine）的两个不同方面，分别用于。允许在高维空间中进行非线性映射，从而使得在原始空间中线性不可分的问题也能在更高维度的空间中找到超平面。是训练数据中离超平面最近的点，它们对于模型的性能起着关键的作用。SVR是SVM的回归版本，用于处理回归问题。总的来说，SVM和SVR是同一种基本算法的两个变体，分别应用于。在数学上，SVM 和 SVR。
支持向量机（SVM） VS 支持向量回归机(SVR)
welcome_yu的博客
01-06 1万+
线性支持向量回归1.SVM分类器2.支持向量回归于支持向量机的不同之处3. SVM 算法小结 1.SVM分类器 SVM 擅长解决复杂的中小规模的非线性问题，甚至在特征多余训练样本时也能有非常好的表现。 但是随着样本量的增加，SVM模型的计算复杂度会呈m^2 或m^3增加。 SVM 算法涉及到非常多的概念：间隔、支持向量、核函数、对偶、凸优化等。 在两类样本线性可分的情况下，感知机可以保证找到一个解，完全正确的区分这两类样本。但是解不唯一，（如图2）而且这些决策边界的质量也不相同，直观上来看这条线两边的间隔
机器学习(4): 支持向量机(Support Vector Machine) 算法小结
TechArtisan6的博客
07-03 3882
文章目录1 SVM 简介2 引例3 SVM背后的最优化问题3.1 自然语言描述3.2 数学语言描述参考资料 1 SVM 简介 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习 (supervised learning)方式对数据进行二元分类(binary classification)的广义线性分类器 (generalized linear classifi...
谈谈SVM和SVR的区别
热门推荐
Rnan_prince的博客
02-03 2万+
支持向量机(SVM)本身是针对二分类问题提出的，而SVR（支持向量回归）是SVM（支持向量机）中的一个重要的应用分支。SVR回归与SVM分类的区别在于，SVR的样本点最终只有一类，它所寻求的最优超平面不是SVM那样使两类或多类样本点分的“最开”，而是使所有的样本点离着超平面的总偏差最小。 SVM是要使到超平面最近的样本点的“距离”最大； SVR则...
机器学习：支持向量机 (Support Vector Machine)算法原理及python实现
weixin_51998427的博客
02-14 2090
支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 是一种用于分类问题的监督算法。SVM模型将实例表示为空间中的点，将使用一条直线（超平面）分隔数据点，且是两类数据间隔（边距：超平面与最近的类点之间的距离）最大。只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。如图所示的几个将训练样本分开的超平面可能有很多，应选择”正中间”, 容忍性好, 鲁棒性高, 泛化能力最强。且此个超平面以最大边距将样本分开。
机器学习笔记--常见算法(9)--support vector machine(SVM)（台大林轩田SVM）
不行不至
08-04 469
文章目录1. Liner Support Vector Machine1.1 SVM引出1.2 SVM中的margin计算1.3 margin计算公式的简化1.4 SVM一般求解方法1.5 非线性SVM2.Dual Support Vector Machine2.1 Dual SVM引出2.2 Lagrange Function 拉格朗日函数2.3 把SVM构造成非条件问题2.4 Lagrange...
机器学习算法原理系列篇12: 支撑向量机 （support vector machine）算法推导
《人工智能原理与实践》作者
03-03 1252
更多有趣和专业的人工智能相关文章，微信搜索 : robot-learner ， 或扫码 支撑向量机算法（Support Vector Machine）是一种常用的分类算法，尤其在较小的样本训练集中能得到比其他算法更好的效果。支撑向量算法的参数由训练样本中少量的几个样本点决定。其基本思想在于，如果能保证训练数据中最难分类的少数样本点具有最大置信度的正确分类结果，那么数据中其...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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