机器学习之支持向量机原理

最新推荐文章于 2024-06-11 00:01:48 发布
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分类专栏： python机器学习算法原理笔记与实现 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qiujiahao123/article/details/63399081
本文探讨了寻找“胖”决策边界的重要性，这种边界被称为margin。文章重点介绍了如何确保边界不会错误地划分样本，并给出了距离计算公式及优化后的数学表达式。

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

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找一条“胖”的决策边界的前提时点不能分错，这条胖的边界我们称为margin
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此处distance是图中的h，即点到决策边界的计算公式
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优化后的最终公式是下图
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【机器学习基础】相关向量机
天堂的鸽子
10-24 8073
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。 一，⽤于回归的 RVM 相关向量机（relevance vector machine）或者 RVM（Tipping, 2001）是⼀个⽤于回归问题和分类问题的贝叶斯稀疏核⽅法，它具有许多 SVM 的特征，同时避免了 SVM 的主要的局限性。此外，通常会产⽣更加稀疏的模型，从⽽使得在测试集上的速度更快，同时保留了可⽐的泛化误差。 给定⼀个输⼊向量 x\...
机器学习概论
枯荣
10-06 3405
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 基本简介 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，     但至今对学习的机理尚不清楚。人们曾对机器
支持向量机 相关原理
dudu3332的博客
02-25 173
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6097604.html
相关向量机
lijiankou的专栏
09-12 5552
相关向量机是一种稀疏概率模型，是一种核函数作为基函数且参数具有独立先验精度（方差）的特殊线性回归模型。相关向量机的出现弥补了支持向量机的一些不足，如提供了概率解释，不要求核函数必须是正定的，同时保留了支持向量机的一些优点，如它的解是稀疏的，运用核函数在低维空间处理高维空间的问题。 相关向量机是一种线性回归模型，只是比通常的模型加了一些限制，线性模型均值如下所示：       (1)
相关向量机（RVM）
weixin_44202916的博客
01-15 3985
本篇文章翻译至伦敦大学学院的一位老师写的对于那些对机器学习经验最少的人来说尽可能地容易理解RVM。 该文档已分为两个主要部分。首先介绍了需要解决的问题，即在某些超参数上最大化回归目标值的后验概率。然后继续进行此操作所需的方程式。除了上述假定知识的领域外，每个数学步骤都经过了处理。因此希望该解释中的任何细节都没有歧义，尽管这确实使描述有些麻烦。因此，第二部分从算法的角度解释了实际应用该技术所需的迭代...
机器学习——支持向量机思维导图
11-26
"机器学习——支持向量机思维导图" 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。其基本思想是寻找一个超平面，使得训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点...
机器学习SVM(支持向量机)实验报告.pdf
06-14
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习模型，尤其在二分类问题上表现突出。它的核心思想是在特征空间中找到一个能够最大程度地将两类样本分开的超平面。这个超平面是由支持向量决定的，这些...
机器学习——支持向量机
m0_73648026的博客
06-11 955
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督式学习算法，常用于分类和回归分析。它在许多机器学习任务中都表现出色，尤其在具有复杂边界和高维特征空间的数据集上效果显著。经常用在二分类等问题当中。SVM 还可以用于回归分析，即支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）。与分类不同，SVR 试图找到一个超平面，使得样本点与该超平面的距离尽可能小，同时还要保持尽可能多的样本点在超平面的间隔之内。
机器学习之Dual SVM对偶支持向量机基本原理详解PPT
06-19
在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种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。对偶支持向量机（Dual SVM）是SVM理论中的一个重要概念，它为解决高维空间中的非线性...
基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型
08-12
基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型
SVM与LS-SVM的区别
05-15
SVM与LS-SVM的区别介绍，对二者的基于的原理框架进行了比较，指出各自优胜点
最小二乘支持向量机（LSSVMtoolbox）--工具包 最新版
04-08
最小二乘支持向量机（LSSVMtoolbox）--工具包 最新版，该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。
机器学习系列3---相关向量机（RVM）
qq_35667901的博客
04-30 7336
本期介绍一种重要的稀疏表示方法：相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）。RVM是有著名学者Michael E. Tipping于2001年提出的，相关论文发表在著名国际期刊《Journal of machine learning research》(该期刊的影响力大不如以前了)，论文题目为：Sparse Bayesian Learning and t...
基于相关向量机RVM的分类算法
Jack旭的博客
07-22 2126
基于相关向量机RVM的分类算法 文章目录基于相关向量机RVM的分类算法1.RVM原理2.算法实验与结果3.参考文献：4.MATLAB代码 摘要：本文主要介绍相关向量机RVM的基本原理，以及在分类问题中的应用。 1.RVM原理 RVM算法是一种基于贝叶斯框架的机器学习模型 ，通过最大化边际似然得到相关向量和权重。 设{x}u=1N\{x\}_{u=1}^N{x}u=1N​​和{t}u=1N\{t\}_{u=1}^N{t}u=1N​​分别是输入向量和输出向量，目标ttt​可采用如式(1)所示的回归模型获得: t
【机器学习】最小二乘法支持向量机LSSVM的数学原理与Python实现
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【机器学习】最小二乘法支持向量机LSSVM的数学原理与Python实现一、LSSVM数学原理1. 感知机2. SVM3. LSSVM4. LSSVM与SVM的区别二、LSSVM的python实现参考资料 一、LSSVM数学原理 1. 感知机 SVM是从感知机发展而来。假设有m个训练样本{(xi,yi)}i=1m\left\{ {\left. {\left( {{x_i},{y_i}} \right...
PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码
总结论文中的算法并给出论文的复现代码
10-05 1万+
一、PSO 1.概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization)是一种进化计算技术。它的基本思想：通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。 2.算法的原理和实现步骤 2.1算法原理 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(pbest，gbest)来更新自己。在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。 PSO算法的主要公式 2.2实现步骤 1)初始化一群微粒(
最小二乘支持向量机（LSSVM）详解
Ἥλιος
02-14 3万+
最小二乘支持向量机（LSSVM）详解 第四十六次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。在《》一文中曾对支持向量机（SVM）以及支持向量回归（SVR）进行了详细的介绍，在给出二次规划问题后，需要使用SMO算法对目标进行优化，由于SMO算法运行过程中需要对原数据进行循环扫描，来查找满足条件的样本点，因此该算法的时间复杂度是非常高的，本文介绍一种解决...
【LSSVM回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机WOA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 104期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-23 4548
鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机WOA-LSSVM回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
机器学习之支持向量机
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种监督学习算法，凭借其坚实的数学理论基础和出色的预测性能，在传统机器学习领域占据重要地位[^1]。尤其在处理分类问题方面表现出色，例如图像识别、文本分类等...
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