支持向量机

最新推荐文章于 2025-05-08 10:11:06 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 人工智能 python
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同之前一样，仍然是机器学习部分，西瓜书南瓜书系列笔记，以二者为主，吴恩达机器学习和统计学习方法为辅，对支持向量机做了一些简单得笔记。 仍然还是先附上纸质笔记，然后会更精炼得写到博客上来。
在这里插入图片描述

Python从0到100（五十五）：机器学习-支持向量机及手写数字进行分类
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08-27 6万+
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是⼀种强⼤的监督学习算法，主要⽤于分类问题，但也可⽤于回归和异常检测。SVM的基本原理是在特征空间中找到⼀个最优的超平⾯，以最大化不同类别之间的间隔，从而使分类更加准确。
支持向量机以及python实现
weixin_59049646的博客
06-11 3768
它通过寻找最优的决策边界，即最大间隔超平面，来对数据进行分类。
机器学习：支持向量机（SVM）
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燕双嘤
11-06 18万+
支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
支持向量机分类算法
weixin_74123450的博客
12-08 1538
支持向量机（简称SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。 SVM的核心思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，这个超平面能够使得不同类别的数据点尽可能地分开，即最大化两个类别之间的间隔。这个间隔被称为“间隔边界”，而最靠近这个边界的数据点被称为“支持向量”。 以一个二维平面为例，判定边界是一个超平面（在本图中其实是一条线，但是可以将它想象为一个平面乃至更高维形式在二维平面的映射），它是由支持向量所确定的（支持向量是离判定边界最近的样本点，它们决定了判定边界的位置）。
量子支持向量机
wgj1023的博客
06-24 1065
支持向量机，俗称SVM，是广泛使用的监督机器学习算法技术之一。SVM 尝试在输入特征空间中找到分隔两个类的超平面。有时，在给定的输入空间中找到一个好的超平面可能不是最佳的。通过使用各种核方法，我们可以目标是在高维输入特征空间中找到超平面，而无需显式定义高维特征空间。核定义了高维特征向量空间中给定输入特征向量的点积。由于寻找超平面的解决方案取决于输入特征向量的点积，而不是明确地取决于输入特征，因此支持向量机可以很好地与不同的内核配合使用，以呈现决策边界中相对于输入特征的非线性。
机器学习：支持向量机
田乐蒙的博客
01-22 2565
支持向量机（Support Vector Machine）是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的广义线性分类器，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。假设两类数据可以被H=x:wTx+b≥cH = {x:w^Tx + b \ge c}H=x:wTx+b≥c分离，垂直于法向量www，移动HHH直到碰到某个训练点，可以得到两个超平面H1H_1H1​和H2H_2H2​，两个平面称为支撑超平面，题目分别支撑两类数据。而位于H1H_1H1​和H2H_2H2​正中间的超平面
支持向量机（SVM）
MASHU77的博客
06-11 1930
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的分类算法，它是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。其核心思想是通过找到一个最优超平面将不同类别的数据分开。通过本文的介绍，我们从零实现了一个线性支持向量机（SVM），并使用随机生成的数据进行了训练、预测和评估。SVM是一种强大的分类算法，能够有效地找到最优超平面，将不同类别的数据分开。希望这篇文章能够帮助你更好地理解SVM的工作原理和实现方法。
机器学习——支持向量机
m0_74864756的博客
06-11 2128
优点：支持向量机算法可以解决小样本情况下的机器学习问题，简化了通常的分类和回归等问题。由于采用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂性。换句话说，由于支持向量计算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，所以计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数。支持向量机算法利用松弛变量可以允许一些点到分类平面的距离不满足原先要求，从而避免这些点对模型学习的影响。缺点：支持向量机算法对大规模训练样本难以实施。
机器学习之支持向量机
AstronomyFirst的博客
06-03 1864
机器学习之支持向量机
svc支持向量机分类模型、NuSVC支持向量机分类模型、sklearn.svm支持向量机分类模型
01-11
支持向量机（SVM）是一种流行的监督学习算法，用于分类和回归任务。在Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）中，SVM提供了多种实现，包括`SVC`、`NuSVC`和`LinearSVC`。 ### 1. SVC支持向量机分类模型 `SVC`...
支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究
01-15
介绍和比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类 器和最小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断, 取得了较高的准确率。所用数据来自 UCI bench- mar k 数据集。实验...
网格式搜索支持向量机最优参数c和g1
08-08
支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，源于Vapnik和Cortes的理论，主要用于分类和回归任务。其核心理念是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。在非线性情况下，SVM通过核函数将数据映射到...
支持向量机模型_支持向量机_相关向量机_支持向量机模型_
10-02
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习领域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。它是由Vapnik等人在20世纪90年代初提出的，基于结构风险最小化原则，旨在寻找一个最优超...
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在机器学习与统计建模领域，评价模型好坏的重要指标之一就是方差与误差分析。其中，TSS（Total Sum of Squares，总平方和）扮演着非常关键的角色。今天我们就来深入剖析 TSS，从公式理解到实际应用，一步步搞懂它！
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随着网络的加深，卷积核能够自动学习到更高层次的语义特征，如物体的形状、部分等。然而，传统的 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是对 RNN 的改进，它们通过引入门控机制来控制信息的流动，能够更好地处理长序列数据，记住更长时间范围内的信息，在语音识别、时间序列预测等任务中有着广泛的应用。例如，在房价预测问题中，我们有房子的面积、位置、户型等特征数据，以及对应的实际售价（标签），模型学得这些特征与售价之间的关系后，就可以对新的房子进行价格预测。
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Python PyTorch库【机器学习框架】全面深入讲解与实践
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PyTorch 是由 Facebook AI Research (FAIR) 开发的开源机器学习框架，2016 年首次发布。动态计算图GPU 加速张量计算自动微分系统丰富的神经网络模块与 TensorFlow 的静态图相比，PyTorch 的动态图机制更符合 Python 编程习惯，使其在学术研究中迅速流行（2022 年论文采用率达 70%+）。
支持向量机教程及Python实现
支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归任务的人工智能算法。它在处理线性和非线性数据方面表现出色，并且尤其适用于小样本数据集。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，以最大化不同类别数据之间的边界，...
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