python机器学习之支持向量机SVM

最新推荐文章于 2022-03-09 17:40:22 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/81395175
本文介绍了支持向量机SVM的基本原理，包括支持向量、最大几何间隔和拉格朗日乘子法。通过实战演示，展示了如何使用SVM进行线性分类、非线性分类，以及在iris数据集上的应用，同时探讨了SVM的优势和不同核函数的选择。

支持向量机SVM（Support Vector Machine）

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【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法

一、支持向量机的原理

Support Vector Machine。支持向量机，其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。
那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。
见下图，在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑线的点可以看作为支持向量，它们可以决定分类器，也就是黑线的具体参数。

这里写图片描述

解决的问题：
  • 线性分类

在训练数据中，每个数据都有n个的属性和一个二类类别标志，我们可以认为这些数据在一个n维空间里。我们的目标是找到一个n-1维的超平面（hyperplane），这个超平面可以将数据分成两部分，每部分数据都属于同一个类别。 其实这样的超平面有很多，我们要找到一个最佳的。因此，增加一个约束条件：这个超平面到每边最近数据点的距离是最大的。也称为最大间隔超平面（maximum-margin hyperpla

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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归的监督学习算法。SVM的目标是找到一个最优边界，将不同类别的数据点分开。在SVM中，我们把数据点看做是n维空间中的点，每个点有n个特征。：在SVM中，我们通过找到一个超平面（或者说是一个线性决策边界），将不同类别的数据点分开。决策边界可以是直线、曲线或者高维空间中的超平面等形式。：支持向量是离决策边界最近的样本点，它们对于决策边界的位置起着关键作用。SVM算法的核心思想就是寻找最优的决策边界和支持向量。
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SVM(Support Vector Machine).rar
10-19
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