图解机器学习-SVM

最新推荐文章于 2025-05-30 08:15:00 发布
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分类专栏： 图解机器学习 matlab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24059779/article/details/82848285

统计机器学习第七章:支持向量机//感觉这些都是虚的,这本书上是把svm安排的明明白白

 

对于超平面方程是怎么来的:https://www.sohu.com/a/206572358_160850

对于拉格朗日对偶问题:http://www.sohu.com/a/211607605_160850

这一部分的学习书上的内容看的不太理解,推荐一篇大神博客,一段youtube上mit老师讲的视频.

大神博客:https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/7624837

mit老师视频:https://www.youtube.com/watch?v=_PwhiWxHK8o

以下部分为我自己整理的笔记:

 

 

 

【算法】一类支持向量机OC-SVM（1）
weixin_48618536的博客
03-11 2347
由于之前毕设期间主要的工具就是支持向量机，从基础的回归和分类到后来的优化，在接触到支持向量机还有一类支持向量机的，对其产生了一定的兴趣，并对研究过程中的相关示例进行记录，主要是基础的一类支持向量机OC-SVM示例和蜂群算法优化一类支持向量机超参数示例，方便后续的查看。OC-SVM（One-Class Support Vector Machine）是一种支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的变体，用于异常检测和异常检测问题。
【算法】一类支持向量机OC-SVM（2）
weixin_48618536的博客
03-13 1395
在上则博文【算法】一类支持向量机OC-SVM（1）中，我们提及到了蜂群算法优化一类支持向量机超参数模型，采用的适应度函数是r方，用的python 自带的r2_score模块，后来想想，不太合适，效果不佳，索性简单粗暴，直接比较分类正确的数量，然后进行适应度判断。同时，增加散点图分布来提高查阅效果。基于以上情况，对编写过程进行一个记录，方便后续同样情况的适用。
支持向量机（SVM）图文详解
qq_42796587的博客
07-25 2864
支持向量机（SVM）图文详解1.引言2.寻找最优超平面 在看过很多大佬的博客，知乎还有两本机器学习的书籍后总结出的关于支持向量机（SVM）的相关知识，大一学生第一次发博客，请多多指教。 1.引言 什么是SVM?我们要用SVM干嘛？ 我们先看下面这个问题：用一个小木棍分割不同种类的小球，那么要如何去分呢？ 现在有A,B完成了这项任务（如下图） 那么问题来了，如何判断哪种分割方法更好呢？ 由上图...
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svm思维导图图解------
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《图解机器学习》_ai_
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SVM 原理详解，通俗易懂,讲得太好了！
weixin_40769843的博客
07-05 2174
优快云地址：https://blog.youkuaiyun.com/DP323/article/details/80535863 原地址：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html
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