机器学习（周志华）_第六章 支持向量机

支持向量机知识点思维导图
最新推荐文章于 2025-09-14 00:02:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-14 00:02:32 发布 · 1.5k 阅读 · 7 ·
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。

博客内容提及第六章支持向量机的知识点思维导图，聚焦于支持向量机相关知识的可视化呈现，属于信息技术领域有监督学习范畴。
第六章 支持向量机 知识点思维导图
周志华机器学习西瓜书 第六章 支持向量机-学习笔记(超详细！)
Sodas的博客
02-18 1536
支持向量机
《机器学习》周志华-CH6（支持向量机）
一名混沌的大学生
09-04 1165
我们希望样本在特征空间内线性可分，因此特征空间的好坏对支持向量机的性能至关重要。
[机器学习 - 周志华] - 第六章 支持向量机
Eathen的练级之路
12-20 7139
间隔与支持间隔 分类学习的最基本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，将不同类别的样本分开。 能将训练样本划分开的平面可能有很多个，选择位于两类训练样本正中间的划分超平面，原因是这个超平面的分类结果最鲁棒，泛化能力最强。 在样本空间中，划分超平面可通过以下线性方程来描述 ωTx+b=0\omega^T x + b = 0 样本空间中任意点 xx 到超平面 (w,b)(w,b) 的距
【周志华机器学习】支持向量机
mikasaaaaa的博客
02-11 656
第六章 支持向量机间隔与支持向量对偶问题间隔与支持向量间隔与支持向量 间隔与支持向量 分类学习最基本的想法就是基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，应该找哪一个呢？ 最直观的应该找正中间的超平面，它容忍度最高，鲁棒性最强。 在样本空间中，划分超平面可以通过如下方程式来描述： 其中，W为法向量，决定超平面的方向。b为位移项，决定了超平面与原点的距离。样本空间中任意点X到超平面的距离可写为： 距离超平面最近的这几个训练样本使得(6.3)成
机器学习（西瓜书）第六章 支持向量机（SVM）
最新发布
在猴站学算法
09-14 1087
本文介绍了支持向量机(SVM)的核心概念和应用。首先阐述了二分类问题中寻找最优划分超平面的原理，通过最大化间隔来提高模型的鲁棒性。其次解释了使用拉格朗日乘子法将原始问题转化为对偶问题的过程，并指出最终模型仅与支持向量有关。针对非线性可分问题，引入了核函数方法将样本映射到高维特征空间。接着讨论了软间隔概念和正则化技术，以处理存在噪声或异常点的现实数据。最后简要介绍了支持向量回归(SVR)和核方法的应用。全文系统地呈现了SVM的数学原理和实际应用策略，包括间隔最大化、核技巧、软间隔和正则化等关键技术。
《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第六章 支持向量机
sdm12345的博客
05-27 1239
机器学习 周志华 学习笔记 总目录 第六章 支持向量机 6.1 间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_m,y_m)\}D={(x1​,y1​),(x2​,y2​),⋯,(xm​,ym​)},yiϵ{−1,+1}y_i \epsilon\{-1,+1\}...
<机器学习>(周志华)读书笔记 -- 第六章 支持向量机
ANONYMOUSLYCN的专栏
07-25 2864
支持向量机是当下比较经典的一个算法，其中台湾大学林智仁教授还开发了一个简单快速的svm库--libsvm这个svm的程序在目前各个机器学习包中都有广泛的嵌入式用。但是我们仍然需要对SVM的原理进一步了解。SVM是一个经典的二分类模型。 6.1 间隔与支持向量 对于两类数据来说，有很多种划分的选择可以把这两类数据基于某种维度进行划分，但是，这里出现了一个问题，不同的划分肯定带来的效果不同，那么哪...
周志华机器学习总结第6章
qq_33669204的博客
10-21 617
支持向量机间隔与支持向量对偶问题对偶问题求解核函数软间隔与正则化 间隔与支持向量 对于存在可以将两类训练样本分开的多个划分超平面，划分超平面距离样本的距离越远，那么这个划分超平面产生的分类结果是最鲁棒的，对未见示例的泛化能力越强。 超平面的表述： ωTx+b=0\boldsymbol{\omega}^T\boldsymbol{x} + b = 0ωTx+b=0 ω\boldsymbol{\omeg...
#《机器学习》_周志华(西瓜书)&南瓜书_第6章 支持向量机
weixin_46034116的博客
06-02 720
待做：问题：基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超平面。分类预测：令 {wTx+b⩾+1,yi=+1wTx+b⩽−1,yi=−1\left\{ \begin{aligned} \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b \geqslant +1,& & y_i=+1\\ \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b \leqslant -1,& & y_i=-1 \\ \end{aligned} \right.{wTx+b⩾+1,wTx+b⩽−1,​​yi
周志华-机器学习-西瓜书-全书16章-ppt-Chap06支持向量机.ppt
07-28
支持向量机（SVM）是机器学习中的一种重要分类模型，其基本思想是在样本空间中寻找一个最优超平面以实现不同类别样本的有效分隔。支持向量机的核心优势在于其优良的泛化能力和对高维空间的有效处理能力。 间隔与...
SVM支持向量机课件PPT
11-25
Andrew W. Moore教授关于支持向量机的课件，清晰易懂，是了解支持向量机很好的资料！
机器学习算法思维导图
12-27
常见机器学习算法分类总结，来自https://machinelearningmastery.com/
周志华 《机器学习》之 第六章（支持向量机）概念总结
不系之舟的专栏-QQ讨论群331590339
08-16 1511
在之前就一直总是零零碎碎了解过这个热及一时的统计学方法对样本进行分类的支持向量机算法。一直想系统的了解一下支持向量机这个很强的分类算法，有幸在周老师的机器学习这本书中进行系统的学习。 这里我只列出一些需要重点理解的概念，以方便以后自己进行回顾，在博客中也阅读了牛人写的一篇对svm有详细介绍的文章，文章分三层介绍，不过总之来讲可以说跟周老师讲解的很相近，附上链接 http://blog.csdn.
机器学习.周志华《6 支持向量机》
女王の专属领地
04-05 1921
间隔与支持向量 分类学习的最基本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，将不同类别的样本分开。能将训练样本划分开的平面可能有很多个，选择位于两类训练样本正中间的划分超平面，原因是这个超平面的分类结果最鲁棒，泛化能力最强。在样本空间中，划分超平面可通过以下线性方程来描述 样本空间中任意点 x到超平面 (w,b)的距离可以写成 假设超平面能够正确分类样本，则可以通过对w缩放可以使得下式成立...
机器学习周志华- 第六章学习笔记6.1-6.4
weixin_30915275的博客
08-30 472
本周学习了6.1-6.4节 间隔与支持向量 对于二分类学习，假设现在的数据是线性可分的，这时分类学习最基本的想法就是找到一个合适的超平面，该超平面能够将不同类别的样本分开，类似二维平面使用ax+by+c=0来表示，超平面实际上表示的就是高维的平面。 函数间隔就是|w’x+b|，而几何间隔就是点到超平面的距离 函数间隔不适合用来最大化间隔，因此这里我们要找的最大间隔指的是几何间隔，于是最大间隔分类...
【周志华机器学习】六、支持向量机
weixin_42301220的博客
04-06 1885
文章目录参考资料1. 基本概念1.1 函数间隔与几何间隔1.1.1 函数间隔1.1.2 几何间隔 参考资料 Machine-learning-learning-notes LeeML-Notes ML-NLP 本博客为作者根据周志华的西瓜书和参考资料1、2、3所做的笔记，主要用于学习，非技术类博客，因此存在大量复制粘贴，请见谅。 如果本篇博客有后记部分，则该部分表示的是在书本原有的基础知识上，进行的知识点的扩充。 1. 基本概念 支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的
《机器学习》 周志华学习笔记第六章 支持向量机（课后习题）python 实现
chuocuoyou8096的博客
09-02 779
一、 1.间隔与支持向量 2.对偶问题 3.核函数 xi与xj在特征空间的內积等于他们在原始yangben空间中通过函数k(.,.)计算的结果。 核矩阵K总是半正定的。 4.软间隔与正则化 软间隔允许某些samples不满足约束 松弛变量 5.支持向量回归（SVR） 6....
【机器学习-周志华】学习笔记-第六章
vircorns的博客
08-28 484
周志华《机器学习》第六章啃书笔记
机器学习周志华答案第二章
02-11
### 关于《机器学习》周志华第二章答案 当考虑模型评估与选择时，不同评价指标提供了多角度的理解方法。对于给定的学习器而言，在特定条件下其性能可以通过多种方式衡量。例如，通过McNemar检验来判断两个分类算法在相同数据集上的表现差异是否具有统计学意义[^1]。 若要对比两学习器的总体性能，除了依赖传统的准确率之外，还可以借助受试者工作特征曲线（ROC），特别是当面对不平衡的数据分布情况时更为有效。如果一个学习器的ROC曲线完全覆盖住了另一条，则表明前者的整体性能更佳；而对于存在交叠的情况，则推荐采用曲线下面积(AUC)作为评判标准[^2]。 另外，“平衡点”(Break-Event Point,简称BEP)，定义为查准率等于查全率时对应的值，也被用来辅助评估。比如，当某个学习器拥有更高的F1分数时，意味着它同样具备较大的BEP数值，这暗示着该模型可能更适合处理那些对误报和漏报敏感的应用场景[^4]。 针对具体题目解答部分，《机器学习》一书中关于真正例率(True Positive Rate, TPR)、假正例率(False Positive Rate, FPR)以及查准率(Precision, P)、查全率(Recall, R)之间关系进行了深入探讨： - **TPR** 和 **R** 实际上是同一个概念的不同表述形式； - **FPR** 则反映了负样本被错误标记的比例； - 查准率P关注的是预测为正类别的实例中有多少是真的正类别成员； - 而查全率R侧重考察实际属于正类别的对象有多少被成功识别出来。 这些度量共同构成了全面理解分类效果的基础框架[^5]。 ```python def calculate_metrics(tp, tn, fp, fn): """ 计算并返回精度(precision), 召回率(recall), 真阳性率(true positive rate) 和 假阳性率(false positive rate). 参数: tp -- 正确预测为正的数量 tn -- 正确预测为负的数量 fp -- 错误预测为正的数量 fn -- 错误预测为负的数量 返回: precision -- 召回率/真阳性率 fpr -- 假阳性率 """ try: precision = tp / (tp + fp) recall_tpr = tp / (tp + fn) fpr = fp / (fp + tn) return round(precision, 3), round(recall_tpr, 3), round(fpr, 3) except ZeroDivisionError as e: print("除数不能为零:", str(e)) ```
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