支持向量机

最新推荐文章于 2025-05-08 19:17:43 发布
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本文详细介绍了支持向量机(SVM)的三种类型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。线性可分支持向量机适用于完全线性可分的数据集；线性支持向量机则处理部分不可分的情况；而非线性支持向量机通过核函数技巧解决多分类问题。

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1. 线性可分支持向量机（重要）

俩个类别可以通过一个超平面将其分开

给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化得到的分离超平面

2. 线性支持向量机

这里面如果有一些点无法做到可分，那么就叫线性支持向量机

3. 非线性支持向量机

通过核函数来分多类

Python从0到100（五十五）：机器学习-支持向量机及手写数字进行分类
人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
08-27 6万+
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是⼀种强⼤的监督学习算法，主要⽤于分类问题，但也可⽤于回归和异常检测。SVM的基本原理是在特征空间中找到⼀个最优的超平⾯，以最大化不同类别之间的间隔，从而使分类更加准确。
支持向量机（SVM）
MASHU77的博客
06-11 1993
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的分类算法，它是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。其核心思想是通过找到一个最优超平面将不同类别的数据分开。通过本文的介绍，我们从零实现了一个线性支持向量机（SVM），并使用随机生成的数据进行了训练、预测和评估。SVM是一种强大的分类算法，能够有效地找到最优超平面，将不同类别的数据分开。希望这篇文章能够帮助你更好地理解SVM的工作原理和实现方法。
机器学习：支持向量机（SVM）
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燕双嘤
11-06 19万+
支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
支持向量机分类算法
weixin_74123450的博客
12-08 1692
支持向量机（简称SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。 SVM的核心思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，这个超平面能够使得不同类别的数据点尽可能地分开，即最大化两个类别之间的间隔。这个间隔被称为“间隔边界”，而最靠近这个边界的数据点被称为“支持向量”。 以一个二维平面为例，判定边界是一个超平面（在本图中其实是一条线，但是可以将它想象为一个平面乃至更高维形式在二维平面的映射），它是由支持向量所确定的（支持向量是离判定边界最近的样本点，它们决定了判定边界的位置）。
量子支持向量机
wgj1023的博客
06-24 1168
支持向量机，俗称SVM，是广泛使用的监督机器学习算法技术之一。SVM 尝试在输入特征空间中找到分隔两个类的超平面。有时，在给定的输入空间中找到一个好的超平面可能不是最佳的。通过使用各种核方法，我们可以目标是在高维输入特征空间中找到超平面，而无需显式定义高维特征空间。核定义了高维特征向量空间中给定输入特征向量的点积。由于寻找超平面的解决方案取决于输入特征向量的点积，而不是明确地取决于输入特征，因此支持向量机可以很好地与不同的内核配合使用，以呈现决策边界中相对于输入特征的非线性。
支持向量机(SVM)
最新发布
2401_87608917的博客
05-08 1624
支持向量机是一种监督学习算法，最初由统计学家Vladimir Vapnik在20世纪90年代提出。它的核心思想可以简单概括为：​​找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点尽可能远地分开​​。​​超平面​​：在二维空间中是一条线，三维中是一个平面，更高维度中是超平面​​最大间隔​​：SVM试图找到使两类数据点间隔（margin）最大的超平面想象一下，你需要用一根棍子将苹果和橘子分开。粗心的方式可能随便一放就完事，但SVM会选择最中间的位置放置棍子，这样即使新来的苹果或橘子出现轻微偏移，依然能被正确分类。
支持向量机以及python实现
weixin_59049646的博客
06-11 3886
它通过寻找最优的决策边界，即最大间隔超平面，来对数据进行分类。
机器学习：支持向量机
田乐蒙的博客
01-22 2643
支持向量机（Support Vector Machine）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广义线性分类器，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。假设两类数据可以被H=x:wTx+b≥cH = {x:w^Tx + b \ge c}H=x:wTx+b≥c分离，垂直于法向量www，移动HHH直到碰到某个训练点，可以得到两个超平面H1H_1H1​和H2H_2H2​，两个平面称为支撑超平面，题目分别支撑两类数据。而位于H1H_1H1​和H2H_2H2​正中间的超平面
机器学习——支持向量机
m0_74864756的博客
06-11 2178
优点：支持向量机算法可以解决小样本情况下的机器学习问题，简化了通常的分类和回归等问题。由于采用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂性。换句话说，由于支持向量计算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，所以计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数。支持向量机算法利用松弛变量可以允许一些点到分类平面的距离不满足原先要求，从而避免这些点对模型学习的影响。缺点：支持向量机算法对大规模训练样本难以实施。
svc支持向量机分类模型、NuSVC支持向量机分类模型、sklearn.svm支持向量机分类模型
01-11
支持向量机（SVM）是一种流行的监督学习算法，用于分类和回归任务。在Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）中，SVM提供了多种实现，包括`SVC`、`NuSVC`和`LinearSVC`。 ### 1. SVC支持向量机分类模型 `SVC`...
支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究
01-15
介绍和比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类 器和最小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断, 取得了较高的准确率。所用数据来自 UCI bench- mar k 数据集。实验...
matlab里支持向量机工具箱，好用
06-26
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归任务中表现出色。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据分析环境，提供了集成的支持向量机工具箱（Support ...
网格式搜索支持向量机最优参数c和g1
08-08
支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，源于Vapnik和Cortes的理论，主要用于分类和回归任务。其核心理念是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。在非线性情况下，SVM通过核函数将数据映射到...
决策树和信息增益的理解
mn_kw的博客
04-12 1万+
决策树   通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：      女儿：多大年纪了？      母亲：26。      女儿：长的帅不帅？      母亲：挺帅的。      女儿：收入高不？      母亲：不算很高，中等情况。      女儿：是公务员不？      母亲：是，在税务局上班呢。      女儿：那好，我去见见。   ...
贝叶斯网络
mn_kw的博客
04-13 629
2、贝叶斯网络贝叶斯网络，由一个有向无环图(DAG)和条件概率表(CPT)组成。 贝叶斯网络通过一个有向无环图来表示一组随机变量跟它们的条件依赖关系。它通过条件概率分布来参数化。每一个结点都通过P(node|Pa(node))来参数化，Pa(node)表示网络中的父节点。如图是一个简单的贝叶斯网络，其对应的全概率公式为：P(a,b,c)=P(c∣a,b)P(b∣a)P(a)P(a,b,c)=P(c...
booting和adbboost
mn_kw的博客
04-12 547
        详细解释下,boosting中最基本的是adaboost,你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多,只是实现手段或者说采用的数学公式不同.它是这样的：先对所有样本辅以一个抽样权重（一般开始的时候权重都一样即认为均匀分布）,在此样本上训练一个分类器对样本分类,这样可以得到这个分类器的误差率,我们根据它的误差率赋以一个权重,大体是误差越大权重就越小,针对这次分错的样本我们增大它的抽样权...
随机森林
mn_kw的博客
04-12 428
鉴于决策树容易过拟合的缺点，随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树，我们假设随机森林使用了m棵决策树，那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树，如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的产生n个样本的方法采用Bootstraping法，这是一种有放回的抽样方法，产生n个样本而最终结果采用Bagging的策略来获得，即多数投票...
支持向量机教程及Python实现
支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归任务的人工智能算法。它在处理线性和非线性数据方面表现出色，并且尤其适用于小样本数据集。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，以最大化不同类别数据之间的边界，...
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