SVM(支持向量机)、核函数、软间隔、SMO算法

最新推荐文章于 2024-09-22 16:39:40 发布
转载 最新推荐文章于 2024-09-22 16:39:40 发布 · 382 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/7624837,https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212107
文章标签：

#SVM #核函数 #软间隔 #硬间隔 #支持向量机

博客围绕支持向量机（SVM）展开，介绍了理解SVM的三层境界，还涉及机器学习算法实践中SVM里的SMO算法，属于信息技术领域的机器学习范畴。
支持向量机（SVM）：超平面及最大间隔化、支持向量机的数学模型、软间隔与硬间隔、线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、核函数、核函数选择、SMO算法、SVM vs LR、优缺点
data+scenario+science+insight
06-05 425
支持向量机（SVM）：超平面及最大间隔化、支持向量机的数学模型、软间隔与硬间隔、线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、核函数、核函数选择、SMO算法、SVM vs LR、优缺点 目录 支持向量机（SVM）：超平面及最大间隔化、支持向量机的数学模型、软间隔与硬间隔、线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、核函数、核函数选择、SMO算法、SVM vs LR、优缺点 支持向量机定义 支持向量机试图做什么？ 超平面及最大间隔化 支持向量机的数学模型 软间隔与硬间隔 线性
使用 python手动实现了SVM支持向量机 核函数 软间隔
06-01
使用python手动实现了SVM支持向量机，包括其中二次规划的求解（调用cvxopt包），实现了软间隔及核技术，以及对数据集及分类效果的可视化！建议配合我的SVM PPT一起学习SVM 不是直接调用sklearn的SVM！！
第8节-核技法、软间隔分类和SMO算法
Irving_zhang的专栏
03-10 874
NG的第7个视频讲的最大间隔分类和对偶问题。关于SVM，NG用了三个视频才将所有的知识点讲完。本节只是介绍核技法、软间隔分类器、SMO算法。第一个视频讲解SVM直观介绍，函数间隔和几何间隔。第二个视频讲解最大间隔分类和对偶问题。个人觉得NG的SVM视频和讲义逻辑很清晰，国内的大部分博客和书本都会参照NG的思路来讲SVM。
SMO算法在软间隔SVM分类中的应用
weixin_51970555的博客
07-19 352
序列最小优化算法（SMO） SMO算法是一种启发式的算法，它在求解过程中通过以分析的方式来定位最优解可能存在的位置，从而避免了传统方法在求解中所遭遇的大量数值计算问题，并且最终以迭代的方式来求得最优解。 SMO算法原理 获得没有修剪的原始解； 对原始解进行修建； 更新阈值b #SMO算法在软间隔SVM分类中的应用 import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt def simple_smo(datas.
斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture8- SVM支持向量机 之核方法 + 软间隔 + SMO 算法
朝花&夕拾
09-16 1514
作者：teeyohuang 邮箱：teeyohuang@163.com 本文系原创，供交流学习使用，转载请注明出处，谢谢   声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲 所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来           博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。           CS229的视频和讲义均为互联网公开资源 Lecture8 主要内容...
核技法、软间隔分类器、SMO算法——斯坦福ML公开课笔记8
csdn_lzw的博客
02-22 601
转载自：http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/9798843 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 Minima
SVM支持向量机浅入深出+python实现SMO算法
06-30
支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种二分类模型，它的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的学习策略...
svm支持向量机SMO算法加速.py
01-11
本程序应用SVM为基础，核函数采用高斯核函数，数据为手写数字数据1和9，用smo加速算法，识别正确率达99.4%，而且我博客有讲解
支持向量机 SVM | 线性可分：软间隔模型
ToBeCeratinToBeTall的博客
03-04 3992
软间隔模型：线性可分数据中存在异常点
【机器学习】SVM 支持向量机
慢热型网友的博客
09-22 1502
具体而言，SVM首先将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面，使得该超平面能够将不同类别的数据点有效地分开。其中，对于最优超平面的定义是使得间隔最大化，即离超平面最近的数据点到超平面的距离最大化。用于计算核函数值的函数，其实现了线性核和径向基函数（RBF）核。高斯核函数是一种常用的非线性核函数，它通过计算数据点之间的相似度来建模非线性关系。线性核函数是 SVM 默认的核函数，它对应于线性分类器。SVM最终分类的过程是将新的数据点映射到高维空间，并根据其位置与最优超平面的关系来进行分类。
支持向量机SVM分类器Python实现 核函数和边界可视化
最新发布
09-21
# 支持向量机SVM分类器Python实现 - 核函数和边界可视化 支持向量机(SVM)分类器Python实现，包含多种核函数、决策边界可视化和性能分析工具。该项目从零开始实现了SMO(Sequential Minimal Optimization)算法，提供...
支持向量机(SVM) | SMO算法实现
Data Hero
09-22 3536
01 起 在统计学习方法|SVM这篇文章中，我们学习了支持向量机的原理和理论上的算法实现，我们一起回忆一下，支持向量机可以处理三种类型的数据： 线性可分支持向量机——求解策略，硬间隔最大化 线性支持向量机——求解策略，软间隔最大化 非线性支持向量机——求解策略，核技巧+软间隔最大化 我们提出一个问题 当数据量很大时，以上提出的算法求解复杂度呈指数上升，算法会变得十分低效，该怎么办呢？ 我...
SVM 支持向量机 推导过程 软硬间隔最大化 线性SVM到非线性SVM 核函数 SMO 三种模型推导证明过程 （Ⅰ）
Taneeyo的博客
12-05 575
支持向量机 其实这个模型是为了解决分类问题。而且是基于线性模型的。 我们从最简单的二分类问题入手。 先定义数据集： T={(x1,y1),(x2,y2)...(xN,yN)}T=\left\{\left(x_1,y_1\right),\left(x_2,y_2\right)...\left(x_N,y_N\right)\right\}T={(x1​,y1​),(x2​,y2​)...(xN​,yN​)} T={(xi,yi)}        (i=1,2...N)T=\left\{\left(x_i,y_i
svm核函数_软间隔SVM与核函数
weixin_39831170的博客
12-10 224
Mockingjay：SVM原理详解​zhuanlan.zhihu.com通过上一篇文章我们学习了SVM的基本原理，但其实当时在讲到SMO的时候引入了一个变量C，说 的每个分量的是大于等于0，小于等于C的。那这个C是怎么来的呢，这就要从今天的主题——软间隔SVM讲起了。软间隔SVM在之前的“硬间隔”(hard margin)SVM中，我们定义样本被分类的准则为： （1）其中 对应着两个类...
支持向量机（SVM）入门（二，引入松弛变量后的软间隔，smo算法数学推导）
ganggangwawa的博客
09-10 601
支持向量机原理及求解 SVM Slater条件 KKT条件 SMO算法 软间隔
BigYouYou
08-23 2196
支持向量机SVM原理及求解过程介绍 支持向量机（Support Vector Machine, 简称SVM），又称为Sparse Kernel Machine或Maximum Margin Classifier，是一类经典的机器学习方法，它融合了之前已有的计算学习方法、线性判别函数和优化方法，常用于分类、回归和异常检测任务，在解决小样本问题、非线性学习和高维模式识别中有特别的优势。20世纪60年代...
机器学习SVM函数
赵广陆
10-16 2881
目录 1 SVM的损失函数 2 SVM的核方法 2.1 什么是核函数 2.1.1 核函数概念 2.1.2 核函数举例 2.1.2.1 核方法举例1 2.1.2.2 核方法举例2 2.2 常见核函数 2.3 小结 3 SVM回归 1 SVM的损失函数 在SVM中，我们主要讨论三种损失函数：
机器学习算法（4）——SVM算法（SMO 算法的推导与实现）
qq_24819773的博客
01-16 1977
  目录   1.简介 2.分类 2.1、线性可分支持向量机（也称为硬间隔支持向量机） 2.2、线性支持向量机（也称为软间隔支持向量机） 2.3、非线性支持向量机 2.4、函数间隔与几何间隔 2.4.1、函数间隔 2.4.2、几何间隔 2.4.3、函数间隔与几何间隔的关系 2.5、几类支持向量机的算法 2.5.1、线性可分支持向量机学习算法——最大间隔法 2.5.2、线...
SVM支持向量机实现与SMO算法详细解析
资源摘要信息:"支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常见的监督学习方法，主要用于分类和回归分析。SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出色，特别是在数据维度高于样本数时，依然能够...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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