机器学习笔记八 - SVM（Support Vector Machine,支持向量机）的剩余部分。即核技法、软间隔分类器、对SVM求解的序列最小化算法以及SVM的一些应用

最新推荐文章于 2022-01-26 18:05:58 发布
最新推荐文章于 2022-01-26 18:05:58 发布
阅读量438 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 笔记
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/qq_25867649/article/details/78338186
本文详细介绍了支持向量机(SVM)的相关概念和技术，包括核技法(Kernels)、软间隔分类器(soft margin classifier)、求解SVM的序列最小化算法(SMO)，并探讨了SVM在实际场景中的应用。
本篇对应斯坦福公开课的第8个视频，主要讲述了SVM（Support Vector Machine,支持向量机）的剩余部分。即核技法（Kernels）、软间隔分类器（softmargin classifier）、对SVM求解的序列最小化算法（Sequential Minimal Optimization,SMO）以及SVM的一些应用。
另外，由于笔记6-8大部分都是SVM的内容，因而打包上传到了csdn资源上，下载请 猛击此处 。







每天五分钟机器学习算法：软间隔分类器支持向量机
huanfeng_AI的博客
11-13 482
软间隔支持向量机和硬间隔支持向量机进行比较我们可以看出，除了约束条件多之外，也并没有什么什么差距，我们前面介绍过只要λi≠0，那么此时对应的样本xi就是支持向量，那么也就是说这些异常的样本点λi也不等于0，那么这个异常的样本点，也是支持向量，也就是说支持向量不一定非得在支撑超平面上。这个图来源于网络，总结的特别好，这个a就是我们上文中的λ，所以总的来说有以下几种情况：当λi=0的时候，那么第i个样本点，一定被分类正确率，也就不是支持向量，整个支持向量机和他们的关系不大，可有可无。
数据挖掘算法之支持向量机（SVM）（二）
shanhai3000的博客
07-23 367
数据挖掘算法之支持向量机（SVM）（二）软间隔分类器简介三级目录 在第一篇中我们讲解了线性可分下的硬间隔分类器，但那只是SVM算法的起点。现实中许多问题并不是线性可分的，如果样本不能被完全分开，那么就是：间隔为负，原问题的可行域为空，对偶问题的目标函数无限，这将导致相应的最优化问题无解。 今天我们就讲下针对近似线性可分情况下的软间隔优化。 软间隔分类器简介 在软间隔分类器中，允许存在少量的“噪音数据”，这些样本点被认为是训练错误。具体地说，就是引入松弛变量ξiξ_iξi​来量化分类器的违规行为： 其中参数
软间隔支持向量机
ZHT2016iot的博客
07-12 3636
1. 软间隔 前文中讲到的线性支持向量默认样本数据集是线性可分的，即存在一个超平面能将两个类别的数据完全分开。然而，现实任务的样本很难找到合适的核函数来使得样本在特征空间中线性可分。解决该问题的思路是：允许出现一些错误，并且要使得间隔最大的同时,错误最小化。 上图是软间隔的示意图，红色圈出来的点是分类错误的点，在错误最小化的同时也能找到间隔最大的超平面。对比之下，我们知道线性支持向量机要求所有样本都分类正确，即： yi(wTxi+b)≥1 \begin{aligned} y_i (w^Tx_i+b) \g
核技法、软间隔分类器、SMO算法——斯坦福ML公开课笔记8
雨石
08-06 1万+
本篇对应斯坦福公开课的第8个视频，主要讲述了SVM（Support Vector Machine,支持向量机）的剩余部分。即核技法（Kernels）、软间隔分类器（softmargin classifier）、对SVM求解的序列最小化算法（Sequential Minimal Optimization,SMO）以及SVM的一些应用。
支持向量机SVM
qq_43842886的博客
01-26 1550
支持向量机SVM一、原理1、分类间隔与支持向量2、支持向量机二、结构风险最小化准则三、线性不可分时的SVM：软间隔支持向量机四、非线性支持向量机：核函数结语参考 一、原理 1、分类间隔与支持向量 将样本集中的样本使用一个超平面将其划分为两类，其中两个异类支持向量到超平面的距离之和γ为间隔（下图中的2 / ||w||），而具有决定分类间隔的那些离分类决策边界最近的少量样本就是支持向量（下图中红色标出的点）,表示支持起了在最大分类间隔下的最优解。 w表示分类决策向量的法线方向，自身长度可以伸缩，不影响分类边界
SVM学习笔记-软间隔SVM
热门推荐
XuShuai
08-12 2万+
回顾 在上一篇中记录了Kernel SVM，利用核函数使得我们可以通过对偶形式的SVM解决非线性的问题，例如使用高斯核函数可以在无限维度的空间中寻找超平面。但是正如我们之前说到过的，高斯SVM在参数选择的不恰当的时候，也会出现overfit的情况。为什么SVM也会出现overfit的情况呢？一个原因可能是因为我们选择的特征转化太过于powerful，就算存在最大间隔的限制，最终也还是会出现过拟合
【机器学习基础】软间隔支持向量机
Jason Ding的专栏
04-23 8954
引言在上一小节中，我们介绍了核支持向量机。于是，不管是简单的问题还是复杂的问题，我们都可以做得到。 然而，像高斯核的方法太复杂了，可能造成过拟合的问题。导致过拟合的现象的原因有可能是你选择特征转换太强大了，导致无法用最大间隔的方法控制模型的复杂度，还有一个原因是，如果坚持将所有的数据都做到正确分类，这样有可能将噪声也考虑到模型的构建之中，这样就会将噪声拟合进你的结果中去了。软间隔支持向量机第一步：
支持向量机（SVM）—— 软间隔与正则化
weixin_40859436的博客
06-22 9667
转自西瓜书《机器学习》在前面的讨论中，我们一直假设训练样本在样本空间或特征空间食线性可分的，即存在一个超平面能将不同类的样本完全划分开。然而，在现实任务中往往很难确定合适的核函数使得训练样本在特征空间中线性可分；退一步说，即便恰好找到了某个核函数使训练样本在特征空间中线性可分，也很难断定这个貌似线性可分的结果不是由于过拟合造成的。缓解该问题的一个方法是允许支持向量机在一些样本上出错，为此要引入“软...
SVM面试常考问题
XM_no_homework的博客
05-07 306
原文转载出处：blog.youkuaiyun.com/szlcw1 SVM的原理是什么？ SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机） （1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机； （2）当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机； （3）...
核函数、软间隔分类器、坐标上升法、SMO算法以及SVM的一些应用-机器学习公开课第八讲
h__ang的博客
11-30 597
python代码实现(带有核函数的二分类非线性分类器)： import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt # 核函数 def keanel_func(X, A, kTup): m, n = np.shape(X) K = np.mat(np.zeros((m, 1))) if(kTup[0...
svm硬间隔与软间隔
ningyanggege的博客
07-12 1万+
硬间隔：完全分类准确，其损失函数不存在；其损失值为0；只要找出两个异类正中间的那个平面；软间隔：允许一定量的样本分类错误；优化函数包括两个部分，一部分是点到平面的间隔距离，一部分是误分类的损失个数；C是惩罚系数，误分类个数在优化函数中的权重值；权重值越大，误分类的损失惩罚的越厉害。误分类的损失函数可分为hinge损失，指数损失，对率损失。而经常使用的或者说默认的是使用了损失函数为hinge损失的软...
可支持向量机SVM(support vector machine)基础
年轻即出发，
10-10 6349
1. SVM 可支持向量机这个概念最早是由Vapnik领导下的AT&TBell实验室研究小组在1963年提出。可支持向量机是一种在概率统计和分类回归问题上非常有效的解决技术，在模式识别领域中发挥着重要的作用。在各种线性、非线性、小样本、高维模式问题中可支持向量机都表现出了其独有的优势，并能通过各种函数拟合和曲线拟合解决其他的机器学习问题。因此，可支持向量机只经过了短时间的发展就取得了许多重要
文本分类学习 （七）支持向量机SVM 的前奏 结构风险最小化和VC维度理论
Dacc123的博客
07-03 1068
前言: 经历过文本的特征提取，使用LibSvm工具包进行了测试，Svm算法的效果还是很好的。于是开始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上。所以这篇只介绍关于SVM的理论基础。 目录： 文本分类学习（一）开篇 文本分类学习（二）文本表示 文本分类学习（三）特征权重（TF/IDF）和特征提取 　　 文本分类学习（四）特征选择之卡方检验 文本分...
机器学习(7)——支持向量机（三）：线性支持向量机和软间隔最大化
Lyndon_zheng的专栏
12-29 5543
前两章讨论支持向量机时，假设了数据最终是能完全被分开，即数据在原始特征空间或映射到高维特征空间之后能够完全正确分类。但是，这样绝对的分类存在一个明显的问题，如果模型中存在异常点，即使高维映射之后，能够完全正确分类，也可能导致模型复杂度过高，模型过拟合。虽然训练出来的模型能够在训练集上表现很好，但其泛化能力会很差。 如下图所示，明显蓝色框标记的两个白色点和两个红色点都是异常点，如果通过硬间隔SVM我
砥志研思SVM(三) 最优间隔分类器问题(下)：软间隔SVM
随煜而安的专栏
08-31 1259
在先前介绍的硬间隔SVM基础上，本文将硬间隔推广到软间隔，从而将问题能够求解线性可分数据集提升为能够求解非线性可分数据集，从而推导出著名的支持向量机SVM。
机器学习算法之SVM(1)结构风险最小化
sinat_22336563的博客
05-04 1万+
一、SVM的策略是结构风险最小化 1、几何间隔线性分类器比如感知机，目的是为了在空间中找出一个超平面，这个超平面使得分类错误率最小。在进行分类的时候，数据集中所有的点都对分界面有影响。而SVM中使用几何间隔，就是点到分界面的距离γi\gamma^i,试想如果在某一类中离分界面最近的那个点与分界面的距离越大，显然分类的确信度就越大。所以SVM中对分界面有影响的就是那些距离分界面最近的支持向量而不是全
机器学习，详解SVM软间隔与对偶问题
TechFlow的博客
09-09 2592
今天是机器学习专题的第34篇文章，我们继续来聊聊SVM模型。 我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式，最后我们消去了所有的变量，只剩下了α\alphaα。在硬间隔模型当中，样本是线性可分的，也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中，这样的情况几乎是不存在的。道理也很简单，完美是不存在的，总有些样本会出错。 那针对这样的问题我们应该怎么解决呢？ 软间隔 在上文当中我们说了，在实际的场景当中，数据不可能是百分百线性可分的，即使真的能硬生生地找到这样的一个分隔平面区分
手撕SVM公式——硬间隔、软间隔、核技巧
Dominic_S的博客
11-20 1万+
1.SVM作用 对于给定的训练样本集D={(x1,y1), (x2,y2),… (xn,yn)}，yi属于{-1，+1}，希望能找出一个超平面，把不同类别的数据集分开，对于线性可分的数据集来说，这样的超平面有无穷多个，而最优的超平面即是分隔间距最大的中间那个超平面 2.硬间隔最大化 对于以上的KKT条件可以看出，对于任意的训练样本总有ai=0或者yif(xi) - 1=0即yif(xi) =...
分类：支持向量机(三)——软间隔最大化
huguozhiengr的博客
03-11 1742
在支持向量机系列的前两篇中，介绍了一下完全线性可分向量机的构建过程，本篇将在此基础上介绍一下不完全线性可分的情况下实现支持向量机软间隔最大化过程。 1.线性分类时的两种情况 情况一： 考虑下面这张图中的情况，这些数据点是完全线性可分的，蓝色点与绿色点两类，分割线为紫色实直线 ...
掌握机器学习利器：libsvm-3.17 SVM支持向量机工具介绍
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM学习策略...
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