【SVM学习笔记】支持向量机学习1

最新推荐文章于 2025-09-04 19:15:21 发布
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本文介绍了支持向量机的基本概念，包括回归问题、过拟合、泛化性等，并阐述了支持向量机作为在高维特征空间中使用线性函数假设空间的学习系统的原理。

《支持向量机导论》学习笔记C1

1、回归问题

http://blog.youkuaiyun.com/vshuang/article/details/5512853

实数值输出的问题成为回归问题

2、过拟合

为了得到一致假设而使假设过的 过度复杂称为过拟合

例：决策树有可能过度增长直至针对每一个训练样例都有一叶子节点

3、泛化性

一个假设正确分类训练及之外数据的能力成为泛化性

4、支持向量机

在高维特征空间使用线性函数假设空间的学习系统。

机器学习笔记——感知机、多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)
haopinglianlian的博客
11-17 2130
本笔记介绍机器学习中的感知机、MLP、SVM算法。
20170106 学习支持向量机
干点啥呢
01-06 308
这是一个坑，必须要填上就像我在实验室的电脑上面笔记里记录的一样，支持向量机的解决方案就是寻找样例中满足最大边界距离的超平面。即获得WX+b=0WX + b = 0使得超平面到两侧最近距离之和最大（因为大的margin的容错率高，适用情况更加广泛）。 根据wiki的表述： There are many hyperplanes that might classify the data. One re
SVM支持向量机学习笔记
weixin_65646707的博客
08-24 449
学习笔记，svm支持向量机
机器学习笔记——支持向量机
star_and_sun的博客
06-10 873
思想：同时优化所有的参数比较困难，因此选择部分参数来优化，选择两个固定其他的，然后再选两个固定其他的一直循环，直到更新参数的变化小于某个值就可以终止，或者固定迭代次数。我们只需要用支持向量来进行分类，这样子减少了复杂度和时间消耗，但是优势不明显，因为参数a的求解需要的时间也很大，所以用到了序列最小优化算法来解决这个问题。对于一个样本，要么对应的参数a为0，要么与超平面的间隔为γ，将这些与超平面距离最小的向量。这里的a是待求解的参数，梯度参数量是和规模m相关，数据的规模增大时，参数量也增多。
机器学习笔记：支持向量机SVM
qq_40206371的博客
10-28 2040
我们用 x 表示原来的样本点，用 ϕ(x) 表示 x 映射到特征新的特征空间后到新向量。同样地， 之后利用SMO(Sequential Minimal Optimization) 算法求解各个λ，然后通过λ求W。前面讨论的硬间隔和软间隔都是在说样本的完全线性可分或者大部分样本点的线性可分。完全线性可分的样本是很少的，如果遇到了不能够完全线性可分的样本，应该怎么办？但是，问题来了，如果有很多的超平面可以分割这两类点，那么应该选择哪一条呢。就是：之前的 (xi⋅xj) 变成了 (ϕ(xi)⋅ϕ(xj))。
机器学习(6)-支持向量机(SVM)
qq_45378317的博客
07-19 945
支持向量机的目标是找到一个函数，使得大部分数据点都落在间隔内，并且使得落在间隔之外的数据点的预测误差最小化。这些落在间隔之外的数据点被称为支持向量。对于一些数据集，不存在一个能够正确划分两个类别样本的超平面，对这样的问题，可以将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间中，使得样本在这个特征空间中线性可分。将原始空间中的向量作为输入向量，并返回特征空间（转换后的数据空间,可能是高维）中向量的点积的函数称为核函数。在预测时，我们采用的特征不是训练实例本身的特征，而是通过核函数计算出的新特征f1,f2,f3。
支持向量机（SVM）学习报告
最新发布
2402_89793413的博客
09-04 1068
有了超平面，就能判断样本类别：把样本\(\boldsymbol{x}\)代入决策函数\(y(\boldsymbol{x}) = \boldsymbol{w}^T\Phi(\boldsymbol{x}) + b\)（\(\Phi(\boldsymbol{x})\)暂时理解为特征处理），如果结果大于 0，样本就是正例（标签\(Y=+1\)）；在机器学习课程的学习中，我接触到了多种分类算法，其中支持向量机（SVM）凭借独特的 “寻找最优划分边界” 思路，在小样本分类任务中表现突出，引起了我的兴趣。
机器学习代码——支持向量机（SVM）
weixin_67870062的博客
07-14 1369
支持向量机（SVM）
【机器学习】支持向量机（SVM）
weixin_63260646的博客
05-24 2789
支持向量机（SVM）的功能强大，通过不同类别的数据点以最大间隔的超平面来实现分类，适用性也很普遍，区分硬间隔与软间隔以及非线性支持向量机，硬间隔也就是数据点是线性可分的情况下优化出的结果，软间隔则是硬间隔的基础上多了几个混乱的数据点，根据计算这些混乱数据点的影响则是引入了松弛变量（我叫它损失函数），非线性支持向量则是当数据点无法进行分类时候将数据从原始空间映射到一个更高维的特征空间从而实现分类。
机器学习——支持向量机（SVM）实战案例
2302_78022640的博客
08-08 1316
机器学习——支持向量机（SVM）-优快云博客。
Python机器学习入门 -- 支持向量机学习笔记
m0_55202222的博客
05-07 1971
大部分传统的机器学习算法都可以实现分类任务，但这些模型关注的是将不同类别的数据分得开就行，也就是说它们的核心思想是让整个模型分类出错的损失越小越好。刚刚好有一种机器学习模型，它不仅关注分类能不能将不同类别的数据完全分得开，还关注分类得到的决策边界的间隔能不能最大化，即离该决策边界每个类别最近的数据点的距离能不能更远，这就是我们今天的主角 - - 支持向量机。
SVM学习笔记+伪码.pdf
01-11
总结来说，SVM的学习笔记中包含了SVM的核心概念、优化算法、核函数的原理以及实际编程时需要注意的问题。掌握这些知识点对于深入理解和支持向量机的学习至关重要。在实际应用中，通过仔细调整SVM的参数并选择合适的...
机器学习笔记（十）-支持向量机（SVM）
zxq997997的博客
03-16 531
本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。作者能力有限，如有错误等，望联系修改，非常感谢！ 机器学习笔记（十）-支持向量机（SVM）一、优化目标二、大边界的直观理解三、大边界分类背后的数学（选）四、核函数1五、核函数2六、使用SVM 第一版       2022-03-15        初稿 一、优化目标 我们从逻辑回归展示 最后有别于逻程回归输出的概率。在这里，我们的代价函数，
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02-22 3194
为什么要清除浮动？因为往往浮动后的子元素因为脱离了标准流，不能自动撑起父元素的高度，所以会对后续布局产生影响，对此清除浮动不如理解为清除浮动产生的影响更为合理。 例如：我们设置了两个盒子如图所示，粉色为父盒子，只有宽度没有高度，蓝色盒子有宽有高，粉色盒子的高由蓝盒子的高度撑开。 但是给蓝色的子盒子设置了左浮动后，脱离了标准流，无法再撑开粉盒子，可以看到粉盒子高度变成了0； 清除浮动有五种方法： 直接设置父元素的高度 额外标签法 单伪元素法 双伪元素法 ove.
HTML实现学习网站首页
做技术，坚持才是最重要的，一时的热情只是暂时的进步
02-20 4629
项目访问 reset.css /* http://meyerweb.com/eric/tools/css/reset/ v2.0 | 20110126 License: none (public domain) */ html, body, div, span, applet, object, iframe, h1, h2, h3, h4, h5, h6, p, blockquote, pre, a, abbr, acronym, address, big, cite, code, del
SVM支持向量机学习笔记：理解与应用
"SVM学习笔记，主要介绍了支持向量机（SVM）的概念，包括二维和多维情况下的理解，以及SVM的目标函数、拉格朗日乘子法和优化过程。此外，还讨论了松驰变量在处理不可分数据时的作用，并提到了SVM的泛化能力与分类...
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