支持向量机--SVM入门

最新推荐文章于 2024-12-26 20:19:16 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 编程
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【人工智能-初级】第5章 支持向量机（SVM）：原理解析与代码实现
若北辰
10-18 1266
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类、回归和异常检测等任务中。SVM的基本思想是找到一个最佳的决策边界，将不同类别的数据分开，从而实现对数据的分类。SVM特别适用于小样本、非线性数据和高维度的数据分类任务。在SVM中，我们希望找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，这个超平面被称为最优超平面。SVM通过使用核函数来解决线性不可分的数据问题，使得SVM成为一种非常灵活和强大的分类工具。
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 1430
支持向量机
SVM(支持向量机)入门 (深入浅出讲解原理)
03-14
深入浅出讲解SVM的原理和应用，有点类似于傻瓜式的教学方法，个人觉得很有帮助。 SVM入门（一）SVM的八股简介 SVM入门（二）线性分类器Part 1 SVM入门（三）线性分类器Part 2 SVM入门（四）线性分类器的求解——问题的描述Part1 SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2 SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，直观角度 SVM入门（七）为何需要核函数 SVM入门（八）松弛变量。 SVM入门（九）松弛变量（续）。 SVM入门（十）将SVM用于多类分类。
算法——SVM支持向量机（入门）
chenxy02的博客
07-17 551
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 1、分类标准的起源：Logistic回归...
支持向量机入门
Warmer_Sweeter
12-03 560
欢迎关注“小白玩转Python”，发现更多 “有趣”支持向量机（SVM）支持向量机是一种监督式学习算法，既可用于分类问题，也可用于回归问题。支持向量机既可用于线性可分离数据，也可用于非...
支持向量机(SVM)基础
随便写写
09-03 672
转载地址：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html 版权声明：     本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com   前言：
支持向量机（SVM）入门
qq_40633401的博客
03-14 906
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它的目标是在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开，同时尽可能地使间隔（margin）最大化。在分类任务中，SVM通过学习一个决策边界，将不同类别的样本分开。
SSA-CNN-SVM分类，基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络(CNN)-支持向量机(SVM)的数据分类预测 SSA优化参数
10-08
一种结合了麻雀算法(SSA)，卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的高级分类技术，即SSA-CNN-SVM，为处理高维数据和提高分类准确率提供了一种新的解决方案。 首先，麻雀算法是一种新兴的启发式优化算法，它的灵感来源...
SOH-SVM算法：斑点鬣狗优化技术对支持向量机的改进与解析,优化算法助力机器学习：SOH-SVM改进及源码解析与参考,SOH-SVM：斑点鬣狗优化算法改进支持向量机：SOH-SVM 代码有注释，附
最新发布
03-02
SOH-SVM算法是将斑点鬣狗优化技术应用于支持向量机（SVM）以提高其性能的一种改进方法。该算法的提出是为了解决传统SVM在处理大规模数据集时可能遇到的效率和准确性问题。斑点鬣狗优化算法是一种启发式算法，其灵感...
传统图像分类-基于支持向量机SVM实现fashionMnist数据分类python源码(手工特征提取).zip
07-25
基于支持向量机SVM实现fashionMnist数据分类python源码(手工特征提取).zip传统图像分类-基于支持向量机SVM实现fashionMnist数据分类python源码(手工特征提取).zip传统图像分类-基于支持向量机SVM实现fashionMnist...
机器学习入门-支持向量机
CallMeSP的博客
07-24 394
基本定义 给定一个训练样本集，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，将不同的类别的样本分开。这个划分超平面越鲁棒，对未见示例的泛化能力就越强。划分超平面可通过如下线性方程来描述。WTX+b=0WTX+b=0 W^{T}X+b=0其中w=(w1;w2;...;wd)w=(w1;w2;...;wd)w=(w_{1};w_{2};...;w_{d})是法向量，决定了超...
[学习]SVM入门（一）
weixin_34150830的博客
03-04 134
---------------------------------------------------------- 资料是从免费网站上获取的，上载在这里，只为交流学习目的，文章原作者保留所有权力，如本博客的内容侵犯了你的权益，请与以下地址联系，本人获知后，马上删除。同时本人深表歉意，并致以崇高的谢意！erwin_609#msn.com ----------------------------...
支持向量机（SVM）保姆级入门
qq_52300384的博客
07-25 2573
SVM 拉格朗日乘数法 核函数
支持向量机入门到精通
aec1234的博客
04-24 492
转自：http://blog.youkuaiyun.com/macyang/article/details/38782399 第一层、了解SVM 1.0、什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM，便得从分类说起。 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种...
支持向量机入门系列-1：引子
热门推荐
数据之美
11-28 1万+
好了，现在开始写支持向量机系列，希望能坚持下去。 仅供参考，请勿转载，因为随时都可能会修改。   第一部分   引子   1. 支持向量机的目的是什么？ 对于用于分类的支持向量机来说，给定一个包含正例和反例（正样本点和负样本点）的样本集合，支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，但是不是简单地分看，其原则是使正例和反例之间的间隔最大。 超平
支持向量机入门指南：从原理到实践
可喜~可乐的博客
12-26 1487
介绍支持向量机相关算法的知识以及代码使用等
机器学习入门——图解支持向量机
日积月累，天道酬勤
03-12 1518
支持向量机(Support Vector Machine) 在感知机中，我们介绍过，假设存在这样的两类点，我们可以学得一条决策边界将它们分开，比如是条这样的直线： 但是得到的决策边界不唯一，根据选择训练集数据的顺序可以得到不同的决策边界： 但是这两条决策边界的泛化能力都不好，为什么这么说呢，因为这两条线都离某个类别的点太近了，很可能测试集中未知的点会被错误的分类。 那么什么样的决策边界才是最好...
【机器学习】支持向量机（1）——基础知识
Daycym的博客
07-27 1472
前言 本篇主要介绍一些支持向量机用到的概念，这些是学习支持向量机算法的基础，以便更好的理解算法的求解方法。 划分超平面 首先，我们先看看下图： 假定给定数据如上图，圆的为正类，方的为负类，要想通过一个划分超平面（这里是二维，所以是条直线）将不同类别的样本分开。从图中我们就可以看出，能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，但是我们应该去选择哪一个呢？ 直观上，我们应该选择中间红色的...
支持向量机（SVM）基础教程
凭栏落花侧的博客
10-06 1432
支持向量机（SVM）基础教程
支持向量机(SVM)入门详解
"支持向量机入门经典pdf" 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用的监督学习算法，由Cortes和Vapnik于1995年提出，尤其适用于处理小样本、非线性以及高维度的数据。SVM的核心理念在于寻找最优的...
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