神经网络学习笔记-支持向量机（Support Vector Machine，SVM ）

最新推荐文章于 2024-06-11 15:15:05 发布
最新推荐文章于 2024-06-11 15:15:05 发布
阅读量1.4k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qetang/article/details/79458194
本文介绍支持向量机(SVM)的基本概念及其在模式分类中的应用。主要内容包括线性和非线性可分模式分类问题的解决方案，通过构建最优决策超平面实现分类，并利用Cover定理将非线性问题转换为高维空间中的线性问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于误差反向传播算法的多层感知器
径向基函数网络
支持向量机（SupportVector Machine ， SVM ）
都是前馈神经网络 ，都用于解决模式分类与非线性映射问题 。
线性可分模式分类：支持向量机的主要思想是建立一个最优决策超平面 ，
使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化 ，从而对分类问题提供良好的泛化能力 。
非线性可分模式分类问题 ， 根据 Cover 定理 ： 将复杂的模式分类问题非线性地投射到高维特征空间可能是线性可分的 ，因此只要变换是非线性的且特征空间的维数足够高 ， 则原始模式空间能变换为一个新的高维特征空间 ， 使得在特征空间中模式以较高的概率为线性可分的 。
支持向量机基于统计学习理论的原理性方法 ， 因此需要较深的数学基础 。
支持向量机建立的分类超平面能够在保证分类精度的同时 ， 使超平面两侧的空白区域最大化 ， 从而实现对线性可分问题的最优分类 。
最优超平面WT0X+b0=0W0TX+b0=0

【机器学习|学习笔记】支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）详解，附代码。
2401_89898861的博客
05-29 1148
【机器学习|学习笔记】支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）详解，附代码。
机器学习笔记 - 支持向量机(SVM)
学以致用 知行合一
03-11 5711
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个功能强大并且全面的机器学习模型，它能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是异常值检测任务。它是机器学习领域最受欢迎的模型之一，任何对机器学习感兴趣的人都应该在工具箱中配备一个。SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。 通常SVM用于二元分类问题，对于多元分类可将其分解为多个二元分类问题，再进行分类，主要的应用场景有图像分类、文本分类、面部识别、垃圾邮件检测等领域。
神经网络.支持向量机(SVM)
Cheese的博客
08-15 1万+
《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
weixin_33726943的博客
08-02 433
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik8等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 所谓支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点。 这里的“机（machine,机器）”实际上是一个算法。在机器学习领域，常把一些算法看做是一个机器。 ...
支持向量机
weixin_30542079的博客
09-16 100
所谓支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点。这里的“机（machine，机器）”实际上是一个算法。在机器学习领域，常把一些算法看做是一个机器。 支持向量机(Supportvectormachines，SVM)与神经网络类似，都是学习型的机制，但与神经网络不同的是SVM使用的是数学方法和优化技术。 支持向量机中的一大亮点是在传统的最优化问题中提出了对偶理论，主要有最大最小对偶及拉格朗日对偶。 ...
机器学习笔记之支持向量机（Support Vector Machines,SVM）
weekdayh的博客
08-07 430
机器学习笔记之支持向量机（Support Vector Machines,SVM） 支持向量机 支持向量机是一种二分类模型。基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，与感知机不同，感知机没有最大间隔。复杂感知机模型通过使用核技巧来处理非线性分类问题。 线性分类         考虑一个二分类问题，给定训练样本集...
机器学习之支持向量机SVM（Support Vector Machine）
阿优乐扬的博客
03-22 704
文章目录一、支持向量机的原理解决的问题：线性分类及其约束条件:2、实战2.1、线性回归2.2、支持向量机SVM2.3、多项式特征 一、支持向量机的原理 Support Vector Machine。支持向量机，其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。 那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。 见下图...
机器学习 - 支持向量机 SVM Support Vector Machine（学习笔记）
m0_65392155的博客
12-28 880
决策边界越胖越好，容错能力更强，泛化能力更强。 找到一条线（w和b），使得离该线最近的点能够越远。 支持向量机求解实例 a2=0代表x2这个点对于求解最大间隔分离超平面没用。只用x1,x3两个点就支撑了平面。 所谓支持向量机就是靠着一些点把平面支撑起来。x1,x3叫做支持向量，是离决策边界最近的点，因为构造边界时候仅考虑最近的点。 支持向量机软间隔 线性不可分转换为线型可分的问题。解决方法是低维不可分映射到高维，再分解计算。软间隔问题（soft margin）：是否容忍...
【复旦邱锡鹏教授《神经网络与深度学习公开课》笔记】支持向量机（Support Vector Machine，SVM）
qq_48520962的博客
06-09 1902
对于分类问题来讲，感知器（感知机）可以有多个“好的”分类器来完成对应的分类任务，如下图所示，假设训练数据线性可分，图中所有的直线都代表感知器的一个分界面，那么下图所有的分界面都能够顺利完成分类任务。其中红色的线表示最好的一个分界面。理想的分界面要距离每一个样本都较远，这样的模型兼容性好、泛化能力和稳定性强，可以容忍在采集数据时造成的一定的噪声问题。
林轩田《机器学习技法》课程笔记4 -- Soft-Margin Support Vector Machine1
08-03
《机器学习技法》课程笔记4主要讲解了Soft-Margin Support Vector Machine（软边距支持向量机）。在引入核函数的Kernel SVM之后，虽然能够处理复杂的分类问题，但可能存在过拟合的风险，尤其是坚持所有样本都要正确...
用于神经网络的Vector_Matrix 类模板
04-07
这是在网上收集的的用于神经网络数据读取和存储的两个基本的类，
（机器学习）分类器、神经网络、SVM等.ppt
07-03
比较详细的PPT课件,包含KNN,贝叶斯分类器，神经网络，支持向量机的相关讲解
支持向量机与神经网络的区别
11-21
二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。 简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本； 而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。 目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。 神经网络是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,而实际问题中样本数据往往是有限的.因此,假设样本数据无穷多,并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果. 而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的,可以克服神经网络难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能力和泛化能力.支持向量机因其特有的优越性在将越来越受到各领域的重视,具有很好的应用前景.
一种结合门控循环单元 (GRU) 和支持向量机 (SVM) 的神经网络架构(代码实现）
haosen
07-11 1288
门控循环单元 网络结构(GRU) 是基于长短期记忆 (LSTM) 单元的变体，两者都是循环神经网络 (RNN) 的类型。通过经验证据，两种模型都已被证明在各种机器学习任务中有效，例如自然语言处理、语音识别和文本分类等。传统上与大多数神经网络一样，上述两种 RNN 变体都使用 Softmax 函数作为最终的输出层，并使用交叉熵函数来计算其损失。在本文中，我们通过在 GRU 模型的最终输出层中引入支持向量机 (SVM) 作为 Softmax 的替代品来对该模式进行修正。此外，交叉熵函数应替换为margin-b.
SVM（支持向量机）详解
热门推荐
wqthaha的专栏
10-31 3万+
SVM 1、支持向量机发展历史 1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。起决定性作用的样本为支持向量 1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法 1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。 通俗来讲，SVM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，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，
机器学习 李宏毅 L31-Support Vector Machine
okgagaga的博客
02-03 358
Loss function的比较 这里，δ(g(xn)≠y^n)" role="presentation">δ(g(xn)≠y^n)δ(g(xn)≠y^n)\delta(g(x_n) \neq \hat{y}_n)不可微分，因此采用l(f(xn),y^n)" role="presentation">l(f(xn),y^n)l(f(xn),y
吴恩达机器学习笔记（十二）——支持向量机
大鹏小站的博客
02-08 906
SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了（是的没错，现实生活中大多问题是非线性的），详情可以参考知乎答案。 这两个冤家一直不争上下，最近基于神经网络的深度学习因为AlphaGo等热门时事，促使神经网络的热度达到了空前最高。毕竟，深度学习那样的多层隐含层的结构，犹如一...
机器学习（七）——支持向量机
最新发布
weixin_73852115的博客
06-11 1329
支持向量机（support vector machine，SVM）是有监督学习中最有影响力的机器学习算法之一，该算法的诞生可追溯至上世纪 60 年代， 前苏联学者 Vapnik 在解决模式识别问题时提出这种算法模型，此后经过几十年的发展直至 1995 年， SVM 算法才真正的完善起来，其典型应用是解决手写字符识别问题。SVM 是一种非常优雅的算法，有着非常完善的数学理论基础，其预测效果，在众多机器学习模型中“出类拔萃”。在深度学习没有普及之前，“支持向量机”可以称的上是传统机器学习中的“霸主”。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值