【深度学习基础-05】支持向量机SVM（上）-线性可分

最新推荐文章于 2024-10-17 12:11:36 发布
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分类专栏： 深度学习基础专栏 由浅入深学习机器学习 文章标签： SVM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_15698613/article/details/86062520
本文介绍了支持向量机（SVM）的基础知识，包括SVM的背景、机器学习的一般框架、超平面的概念以及线性可分与不可分的区别。通过讨论如何寻找最大化边际的超平面，阐述了SVM在分类问题中的优势。

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Support Vector Machine

目录

1背景

2 机器学习的一般框架

3 什么是超平面

4 线性可区分（linear separatable）和线性不可区分（linear inseparatable）

5 如何计算超平面以及举例

1背景

Vladimir N. Vapnik和Alexey 在1963年提出

目前的版本是由Corinna Cortes和Vapnik在1993年提出，1995年发表

深度学习2012年出现以前，SVM被认为是机器学习中近十几年最为成功的算法

2 机器学习的一般框架

训练集->提取特征向量->结合一定算法（决策树，KNN）->得到结果

3 什么是超平面

观察这3条线，哪个超平面更棒？

SVM选择区分两类的超平面（hyper plane）,使得边际（margin）最大，margin越大，这个未来犯错概率跟小

那什么是margin?看下图

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王博（Kings）的博客
01-09 1908
 1 SVM的优点                                       训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定，而不是数据维度决定，所以SVM不太容易过拟合。 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持点都去除，重复训练过程，结果模型完全一样 一个SVM如果训练得到的支持向量个数少，则模型更容易泛化（比如各有1个点，剩下的所有可以随便扔）...
支持向量机SVM（附Python实现代码）
Vici__
02-21 5126
1 前备知识 在这里简略讲一下使用方法，具体原理和推导公式不展开讲了。 1.1 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法就是求函数f(x1,x2,...)f(x1,x2,...)f(x1,x2,...)在约束条件g(x1,x2,...)=0g(x1,x2,...)=0g(x1,x2,...)=0下的极值的方法。其主要思想是将约束条件函数与原函数联立，从而求出使原函数取得极值的各个变量的解。 首先看下...
支持向量机SVM(1)-线性可分支持向量机
xu_aml的博客
05-10 654
支持向量机-线性可分支持向量机 支持向量机是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。其学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次规划问题，也等价于正则化的合叶损失函数的最小化问题。 支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型，可分为线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。 线性可分支持向量机：当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器...
深度学习基础之-3.3线性二分类的神经网络实现
Susan Wong
05-18 3427
线性二分类的神经网络实现 提出问题 回忆历史，公元前206年，楚汉相争，当时刘邦项羽麾下的城池地理位置如下： 0.红色圆点，项羽的城池 1.绿色叉子，刘邦的城池 其中，在边界处有一些红色和绿色重合的城池，表示双方激烈争夺的拉锯战。 样本序号 1 2 3 … 119 经度相对值 0 .025 4.109 … 7.767 纬度相对值 3 .408 8.012 … 1.872 ...
机器学习 -- SVM：线性可分性问题(转载)
airekans的专栏
03-29 1879
对于训练集来说，有线性可分、近似线性可分和线性不可分等三种情况，这就是分类问题的三种类型。其实，无论是哪类问题，都有对应的分类机，这将在以下的内容中进行详细阐述。那么，有人可能会问，什么叫线性可分？通俗地讲，就是可以用一条或几条直线把属于不同类别的样本点分开。实际上，求解分类问题，就是要求出这条或这几条直线！那么，问题是：怎么求？这里先以二维两类线性可分的分类问题为例，做个详细的说明，
svm线性分类代码，可直接运行
zhuiyunzhugang的博客
05-01 632
#encoding=utf-8 """ @author=wanggang data:1.5,2020 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm x_data=np.r_[np.random.randn(20,2)-[-2,2],np.random.randn(20,2)+[2,2]...
SVM线性、非线性可分matlab demo
01-07
本demo主要是提供了SVM在数据集为线性、非线性可分情况下的分类面可视化，对于svm初学者而言，具有一定的借鉴意义。
机器学习之深度学习基础--支持向量机（SVM）视频教学
06-09
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习领域的一种强大算法，尤其在分类和回归任务中表现优秀。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，以最大化数据点到该超平面的距离，从而实现对数据的有效划分。在...
实战案例-使用支持向量机（SVM）算法进行人脸识别
06-17
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机器学习--支持向量机（SVM）
sdasdfwfsf的博客
06-11 1716
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，SVM可以用于线性和非线性分类问题，回归以及异常值检测。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，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。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。其基本原理是通过在特征空间中找到一个超平面，将不同类别的样本分开，并且使得离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。
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10-17 1496
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支持向量机SVM----学习笔记二（代码实践一线性分类）
05-09 834
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tiankong_的博客
08-26 5444
我们先从简单的线性分类开始讲起，一步步进入深度学习的海洋中 问题描述 现在我们有一组标签：猫 狗  飞机  汽车（有10组分类） 输入是一张图（32*32*3） 请输出图中内容的标签 我们采用线性模型来解决上述问题 f（x,w) = w*x + b f：10*1。10行1列的矩阵，每一行都代表一种分类（10组分类），元素值的大小表示图片属于对应分类的可能性大小 x:图
数学推导+纯Python实现机器学习算法10：线性不可分支持向量机
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05-09 830
Python机器学习算法实现Author：louwill 本节笔者和大家讨论支持向量机的最后一种情况——非线性支持向量机。前面两节我们探讨了数据样例是完...
SVM——（一）线性可分之目标函数推导方法1
空字符
11-12 7168
最近在看支持向量机，也查了很多资料。其中关于如何推导出最终的优化目标函数（见文末(2.14)(2.14)）主要有两种方式。第一种就是本文所介绍的，直接通过一个（几何）距离来推导，如周志华机器学习中的SVM就是采用的这种方式；第二种就是下文中所要介绍的，先引入函数间隔，再引入几何间隔，然后得到优化目标函数。对于这两种方法，有人可能先接触到第一种，遇到问题查资料，结果又看到原来还有第二种（我本人就是这样
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【机器学习】SVM线性可分
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