【SVM学习笔记】支持向量机学习3

最新推荐文章于 2025-09-04 19:15:21 发布
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本文深入探讨了支持向量机在非线性数据集上的应用，通过非线性映射将数据变换到特征空间，进而利用线性学习器进行分类。

《支持向量机导论》学习笔记C3

1、非线性学习器的简历

首先使用一个非线性映射将数据变换到一个特征空间F

然后在这个特征空间使用线性学习器分类

phoenixwsl
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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
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本笔记介绍机器学习中的感知机、MLP、SVM算法。
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学习笔记，svm支持向量机
机器学习笔记——支持向量机
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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
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10-28 2036
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
07-19 932
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
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2402_89793413的博客
09-04 1060
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 1361
支持向量机（SVM）
【机器学习】支持向量机（SVM）
weixin_63260646的博客
05-24 2773
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 1296
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 1968
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。
机器学习笔记（十）-支持向量机（SVM）
zxq997997的博客
03-16 530
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在进行推箱子的实验中，可以使用对应的API函数来改变对应箱子的颜色，也需要根据，人在移动的过程中，可以通过方向键，并改变对应的颜色，从而实现控制人物的目的。 代码实现如下： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<windows.h> #include<conio.h> int x = 0, y = 0; //存储当前使用的...
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