非线性SVM

最新推荐文章于 2024-07-19 00:03:18 发布
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本文介绍了非线性支持向量机(SVM)及其如何通过核技巧解决非线性分类问题。主要内容包括非线性分类问题的背景介绍、核技巧的概念、以及几种常用的核函数，如多项式核函数、高斯核函数等。

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非线性SVM与核函数

  • 非线性分类问题
  • 核技巧

非线性分类问题

用一个超曲面将正负例分开，但是非线性问题往往不好求解，所以将其转化为一个线性问题，通过非线性型变换：

  • 将原空间的数据映射到新空间
  • 在新空间里进行线性分类

核技巧就属于这种，通过一个非线性变换将输入空间（欧式空间或离散集合）对应一个特征空间（希尔伯特空间）

核函数

  • 定义：通过映射函数定义
  • 核技巧的想法是，在学习和预测中只定义核函数，但是不显式得定义映射函数

常用的核函数

  • 多项式核函数
  • 高斯核函数
  • 字符串核函数
sakus
关注
非线性SVM模型
数字人生
04-02 1663
通过5个条件判定一件事情是否会发生，5个条件对这件事情是否发生的影响力不同，计算每个条件对这件事情发生的影响力多大，写一个非线性SVM模型程序,最后打印5个条件分别的影响力。
【数模百科】支持向量机SVM如何处理非线性数据——非线性SVM（python代码实现）
weixin_62457573的博客
01-06 1839
非线性支持向量机，是从原始的线性支持向量机演化而来的，与线性支持向量机的主要区别在于它可以处理非线性可分的数据集。这是通过使用一种所谓的“核技巧（Kernel trick）”来实现的。原始的线性支持向量机试图在样本的特征空间中寻找一个线性超平面，可以最大化地分隔两个类别的样本。然而，在实际情况中，我们经常会遇到一些问题，其中两个类别的样本无法通过一个线性超平面来完全分隔。
SVM-非线性
Aroon_yuan的博客
12-06 1101
SVM非线性内核： 多项式  poly 径向基函数  rbf Sigmod 高级定制核 一、对比linear和rbf内核的性能区别 #比较几种核及参数，挑选出性能最好的svm模型 #载入数据from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() X,y = digits.data, digits.target #数据区分测...
SVM之非线性分类
VEGIOS的博客
09-11 4458
SVM 的英文叫 Support Vector Machine，中文名为支持向量机。它是常见的一种分类方法，在机器学习中，SVM 是有监督的学习模型。什么是有监督的学习模型呢？它指的是我们需要事先对数据打上分类标签，这样机器就知道这个数据属于哪个分类。同样无监督学习，就是数据没有被打上分类标签，这可能是因为我们不具备先验的知识，或者打标签的成本很高。所以我们需要机器代我们部分完成这个工作，比如将数据进行聚类，方便后续人工对每个类进行分析。SVM 作为有监督的学习模型，通常可以帮我们模式识别、分类以及回归分析
《机器学习实战》6.2支持向量机SVM基础之处理复杂的非线性SVM
小明的博客
06-28 1905
《机器学习实战》6.2支持向量机SVM基础之处理复杂的非线性SVM 搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多人工智能、机器学习干货 csdn：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_31657889/ github：https://github.com/aimi-cn/AILearners 本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨...
SVM.rar_X6W_svm 分类_svm非线性分类_非线性SVM
09-20
标题中的"SVM.rar_X6W_svm 分类_svm非线性分类_非线性svm"暗示了我们讨论的主题是关于如何利用SVM处理非线性分类问题，且是基于MATLAB平台的实现。在实际应用中，很多数据集并不遵循简单的线性关系，因此理解非线性...
SVM.rar_nature6k4_svm matlab_svm 线性_svm非线性分类_非线性SVM
07-15
在这个" SVM.rar_nature6k4_svm matlab_svm 线性_svm非线性分类_非线性SVM "的压缩包中，我们可以看到与SVM相关的MATLAB代码，特别关注非线性SVM的实现。 首先，我们来理解SVM的基本概念。SVM通过构建一个最大边距...
机器学习7 非线性SVM
weixin_43309755的博客
01-31 1765
前言 在上节中，我们假设训练样本是线性可分的，然而在现实任务中，训练样本很可能是非线性的。本节将要介绍如何利用SVM进行非线性数据分类。 核函数 在之前的线性模型中，当面临非线性数据时，我们利用多项式回归来解决。这其中有一个重要的思想：将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。  上图样本在二维空间内显然不是线性可分的，将其映射到三维空间： 这...
SVM算法，包括线性和非线性分类
03-28
SVM算法，包括线性和非线性分类,是模式别别中的典型算法和应用
非线性SVM算法－matlab实现
05-13
对“data3.m”数据，用其中一半的数据采用非线性SVM算法设计分类器并画出决策面，另一半数据用于测试分类器性能。比较不同核函数的结果。（注意讨论算法中参数设置的影响。） 来自课程设计，附上matlab源代码，可以成功调试出来。
非线性SVM分类器设计
10-27
非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂
SVM算法-非线性分类背后技术详解
极客代码
06-02 1539
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习算法。它通过学习一个最优超平面，将不同类别的样本分离开来。本文详细介绍了SVM算法在非线性分类任务中的应用，包括基本概念、优化方法和实际应用。通过代码示例，我们展示了SVM算法的强大能力和技术精髓。在实际应用中，我们可以根据具体任务和数据集的特点，对SVM算法进行适当的调整和优化，以提高模型的性能。随着技术的不断进步，SVM算法在更多领域的应用将得到探索和实现。
机器学习实战【6】（非线性SVM）
Rimble
09-08 701
本博客记录《机器学习实战》（MachineLearningInAction）的学习过程，包括算法介绍和python实现。 非线性SVM上一篇文章中介绍的SVM能够解决很多线性分类问题，但存在两个问题。一是分隔平面附近的噪声点会对平面造成很大的影响，甚至造成无解；二是这个分类器对非线性的数据无能为力。松弛变量解决第一个问题，即减小噪声点的影响，可以通过松弛变量来完成。简单地说就是用一个变量对约束条件进
【支持向量机SVM系列教程2】非线性SVM
qq_42554780的博客
09-30 2357
2 非线性SVM 2.1 SVM问题的对偶化 在介绍非线性SVM之前，有必要先来看一下什么是SVM问题的对偶化，目的是： 如何通过对偶化将线性SVM与非线性SVM联系起来； 对偶问题是如何简化问题的求解的。 2.1.1 对偶的概念 大多数问题可以从两个角度来看待： Primal Problem（原问题） Dual Problem（对偶问题） 而对偶问题中有一个非常重要的性质——强对偶性，它是指：对偶问题的解即为原问题的解，两者的解相互等价。所以，当原问题的求解过于复杂时，我们可以绕个圈子：先求对偶问
svm之非线性部分总结
ningyanggege的博客
08-02 4956
由于很多数据集在原有空间是非线性可分的，需要用到非线性方法；一种方法就是增加特征，比如多项式特征；如图所示： 将一维映射到高维，分类就很明显了，换句话说，从垂直方向来看是看不出来的，水平方向是可以看出来的；如果降维只保留了垂直方向，就无法看出来的； 这种增加多项式特征的方法加上核技巧称之为多项式核；核技巧的本质在于可以忽略复杂的映射过程，直接获得所需结果；他能获得同样的结果就好比你增加了许...
非线性支持向量机（SVM）
最新发布
qq_44133607的博客
07-19 583
支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。在处理非线性数据时，线性SVM可能无法很好地分离数据。为了解决这个问题，我们使用核函数将低维空间的非线性数据映射到高维空间，使得在高维空间中可以线性分离。目标是找到最优分离超平面，使得分类间隔最大。
SVM非线性分类案例
Above the cloud
09-12 617
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 dataSet = np.genfromtxt('ex2data2.txt',delimiter=',') # print(dataSet) # x1 = dataSet[:,2] x_data = dataSet[:,:-1] y_data = dataSet[:,-1] def plot(): plt.scatter(x_data[y_data==0,0],x_data[y_data
非线性SVM算法在Matlab中的应用与性能测试
非线性SVM算法是非线性支持向量机（Support Vector Machine）的简称，属于机器学习领域中的核心算法之一。与线性SVM不同，非线性SVM能够处理那些线性可分性不强的数据集，其主要通过将原始特征空间映射到一个更高维...
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