读书笔记-《机器学习》第六章：支持向量机

最新推荐文章于 2024-09-06 11:41:43 发布
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本文详细介绍了支持向量机(SVM)的原理及SMO算法的实现过程。通过核化技巧，SVM能够处理非线性问题，并且模型最终只依赖于支持向量。此外还探讨了核函数的选择及其条件。
  • 支持向量机的具体推导过程在我的上一篇博客中，连接如下：https://blog.youkuaiyun.com/lz_peter/article/details/79925448
  • 支持向量机训练完成后，大部分的训练样本都不需要保留，最终模型仅与支持向量有关
  • SMO的基本思路是先固定xi之外的所有参数，然后求xi上的极值。由于存在约束，因此SMO每次选择两个变量并固定其他参数。这样，在参数初始化后，SMO不断执行如下两个步骤直至收敛
  • 如果原始空间是有限维，即属性数有限，那么一定存在一个高维特征空间是样本可分
  • 只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，它就能作为核函数使用
  • 常用的三种替代损失函数

 

  • “核化”：将线性学习器拓展为非线性学习器
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 1532
支持向量机
【学习笔记】西瓜书机器学习之第六章：支持向量机及代码实现和调参
For-4946的博客
01-30 1970
前言 支持向量机下文简称SVM，是目前学习的所有算法中最难（数学上）的一个算法。但是他同样也是目前学习的算法中用途最广泛，最流行的明星算法。他可以用来分类，用来回归，用来进行检测异常。 1.什么是硬间隔SVM？ 在二维空间中划分正反例的就是一条直线，在多维空间中我们可以想象有一个超平面能够帮助我们完成分类任务。 硬间隔支持向量机有两个目的：1是完美划分正反例 ，2 是尽可能使超平面远离最近的正反例（下图红圈圈出的一正一反的向量，也叫支持向量），或者叫寻找最大间隔（两条虚线之间的距离）。 目的1是所有分类器都
机器学习-第六章 支持向量机(SVM)
wangprince2017
09-28 1317
机器学习-第六章 支持向量机(SVM) D系鼎溜关注 2020.02.09 21:19:41字数 1,131阅读 458 6.1 间隔与支持向量 开倍速观看视频之后，对课本所说的会更加了解。支持向量机讲解:https://www.bilibili.com/video/av77638697?p=6 给定一个数据集D={(x1,y1),(x2,y2),……,(xm,ym)}，yi∈{-1,+1}。对于分类学习来说，最基本的想法就是找出一个超平面，能够把不同类别的样本分开。 数据集 对于上图
《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....
《机器学习实战》 第六章【支持向量机】
十二月未央未眠
10-19 349
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的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） [1-3] 。 这一知识点我花了零零散散的时间看了三天，在理论上还是...
【机器学习】第六章 支持向量机
m0_73992490的博客
06-11 669
在特征空间中寻找一个最优的超平面来对样本进行分割，分割的原则是最大化不同类别数据点之间的间隔，同时确保这些数据点被正确分类通过本次学习，我对SVM有了更进一步的理解，相对于前面学习到的几个分类方法，SVM因为具有更加良好的泛化能力和对高维数据的处理能力，特别适用于处理数据集较小的情况。SVM对数据进行分类的核心思想就是在特征空间中寻找一个超平面，然后以最大限度地分隔开不同类别的数据点。
机器学习第6章（支持向量机）
jinhualun911的博客
09-26 923
支持向量机(support vector machine) 6.1 间隔与支持向量 6.2 对偶问题 6.3 核函数 6.4 软间隔与正则化 6.5 支持向量回归 6.6 核方法
机器学习笔记 第六章支持向量机
qq_53034510的博客
07-29 948
对这样的问题，可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得 样本在这个特征空间内线性可分。如图所示，若将原始的二维空间映射到一个合适的三维空间，就能找到一个合适的划分超平面。现实中很难确定合适的核函数，使训练样本在特征空间中线性可分即便貌似线性可分，也很难断定是否因过拟合造成的，引入软间隔，允许在一些样本上不满足约束。采用替代损失函数，是在解决问题时的常见技巧，求解替代函数得到的解是否仍是原问题的解，理论上称为替代损失的“一致性”问题。的问隔带，若 训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确的。
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch14 支持向量机
最新发布
2201_76026029的博客
09-06 1579
本学习笔记 仅为以防自己忘记了，顺便分享给一起学习的网友们参考。如有不同意见/建议，可以友好讨论。本学习笔记 所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.数学原理等 详见陈强老师的PPT参考了：网友阡之尘埃的Python机器学习11——支持向量机。
数据挖掘读书笔记--第九章：高级分类：BP神经网络、SVM支持向量机
SanFancsgo的博客
04-24 3071
散记知识点 ——“探索复杂高级的分类方法” 1.神经网络 1.1 神经网络的基本概念 (1) 定义 神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，使得它能够预测输入元组的正确类标号来学习。 (2) 前馈神经网络结构 前馈神经网络，又称后向传播(BP, back propagation)神经网络。由一个输入层、一个或...
机器学习实战(第六章-支持向量机-所有代码与详细注解-python3.7)
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《机器学习》第六章——支持向量机
Lazyinit的博客
05-23 867
1.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。 在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： 其中为法向量，决定了超平面的方向；b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。 显然，划分超平面可被法向量 w ...
机器学习第六章支持向量机
yanyiting666的博客
05-24 561
目录 1.什么是支持向量机 1.1线性分类 1.1.1分类标准 1.1.2、1或-1分类标准的起源：logistic回归 1.2线性分类的一个例子 1.3函数间隔functional margin与几何间隔Geomerical margin 1.3.1基础知识 2.python实现 优缺点 tips 第6章支持向量机 1.什么是支持向量机 分类作为数...
机器学习实战第六章-支持向量机
名为不二的兔子的博客
05-22 1500
支持向量机 理论知识参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/78072313 以及斯坦福大学课程 1 编程求解线性SVM 1.1 可视化数据集 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #读取数据 def loadDataSet(fileNam...
机器学习 第六章 支持向量机
Cold__Winter的博客
08-04 582
6.1 间隔与支持向量 6.2 对偶问题 6.3 核函数 6.4 软间隔与正则化 6.5 支持向量回归 6.6 核方法 6.1 间隔与支持向量 在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： 6.2 对偶问题 我们希望求解式（6.6）来得到大间隔划分超平面所对应的模型： 对式（6.6）使用拉格朗日乘子法可得到其“对偶问...
《机器学习》Chapter 6 支持向量机
NZR的blog
04-21 643
《机器学习》Chapter6 支持向量机笔记
机器学习西瓜书——第六章 支持向量机
qq_44941689的博客
06-29 1460
从几何角度，对线性可分数据集，支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好。 给定训练样本集，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，将不同类别的样本分开，支持向量机倾向找到产生分类结果具有鲁棒性，对未见示例的泛化能力最强的划分超平面。 假设超平面能将训练样本正确分类，即 {wTxi+b⩾+1,yi=+1wTxi+b⩽−1,yi=−1\begin{cases}\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}} \bolds
读书笔记 机器学习-周志华 第六章 支持向量机
Atom爱疼的博客
03-19 439
学习笔记 机器学习-周志华 第六章 支持向量机6.1 间隔与支持向量机 6.1 间隔与支持向量机 任意点到超平面距离r=∣wTx+b∣∣∣w∣∣r=\frac{|w^Tx+b|}{||w||}r=∣∣w∣∣∣wTx+b∣​ 两个异类向量到超平面之间的距离之和γ=2∣∣w∣∣\gamma = \frac{2}{||w||}γ=∣∣w∣∣2​，称为“间隔”（margin）。 欲找到最大间隔划分平面，即...
【机器学习实验六】支持向量机（SVM）
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一个正在努力学习的iter
12-24 1万+
一、相关概念 1.1、什么是支持向量机 支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 1.2、一个线性相关的例子 下面举个简单的例子，如下图所示，现在有一个二维平面，平面上有两种不同的数据，分别用圈和叉表示。由于这些数据是线性可分的，所以可以用一条直线将这两类数据分开，这条直线就相当于一个超平面，超平面一边的数据点所对应的y全是-1，另一边所对应的y全是..
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