机器学习 | 机器学习100天(6) --- Linear SVM

最新推荐文章于 2024-11-26 11:56:23 发布

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#机器学习100天 #SVM #Linear SVM #分类

机器学习100天系列学习笔记基于机器学习100天(中文翻译版),机器学习100天(英文原版）

所有代码使用iPython Notebook实现

实验综述

数据集

1.数据预处理

'''1. 导入相关库'''
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib

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机器学习技法笔记--- Linear SVM

子衿_青青的博客

05-03

3642

1）引入线性可分的情况下，下面哪条线（或者哪个面）算是最好的？ 2）为什么选择的超平面（线）Hyperplane要离Xn最远？因为如果未来的数据X ≈ 已测的数据Xn（也就是看做有一些测量误差noise），那么一旦超平面过近，就有可能导致分类错误超平面越远，所容忍的噪声越多（噪声是导致过拟合的原因之一） 3）怎样的Hyperplane才算是最远？可以看成把一根线不断

机器学习-SVM方法

2301_77698138的博客

08-27

1781

SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习的方，用于分类和回归分析。在分类问题中，SVM 的目标是找到一个超平面（在二维空间中是一条线，在三维空间中是一个平面，以此类推），这个超平面能够将不同类别的样本分开，并且使得不同类别之间的间隔最大化。这种间隔最大化的特性使得 SVM 成为一种强大的分类器，尤其适用于高维空间中的分类问题。SVM 在许多领域都有广泛的应用，包括文本分类、图像识别、生物信息学、金融数据分析等。

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linear SVM

03-21

matlab的linearSVM,用于分类，算了我实在编不下去了，凑个字数。

Linear SVM

kakak_的博客

03-22

1165

线性最大间隔可分SVM存在的问题线性可分SVM对于存在异常点的非线性数据集是不可使用的线性可分SVM对部分情况会严重影响我们模型的泛化预测效果线性分类SVM的软间隔对训练集里面的每个样本(????????,????????)引入了一个松弛变量????????≥0：为了使误分类的点尽可能的少，每个松弛变量????????对应了一个代价????????，C是协调两者关系的正则化惩罚系数：目标函数的优化将软间隔最大化...

Python：线性SVM（LinearSVM）

DeniuHe的博客

07-22

1038

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import StratifiedKFold """极大梯度下降法""" class LinearSVM_maxGD(): def __init__(self): self._w .

邹博机器学习 - SVM实践

04-01

综上所述，SVM 是一种强大的机器学习算法，在多种应用场景中表现出色。通过对 SVM 的深入理解和合理参数调整，可以有效解决分类和回归问题，并在不平衡数据的情况下获得较好的性能。此外，通过评估模型的各项性能...

机器学习-SVM算法的Python实现.zip

02-15

在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，常用于分类和回归分析。本资料包“机器学习-SVM算法的Python实现.zip”聚焦于如何使用Python编程语言来实现SVM算法。...

10 - L8 机器学习 | 支持向量机 SVM

hazel_cjx的博客

09-20

1215

支持向量机通过最大化类间的间隔来进行分类。它通过核函数能很好地处理线性不可分问题，是一种非常强大、灵活的分类算法。尽管SVM计算复杂度较高，但在许多实际应用中，它的表现往往非常出色。在实际操作中，选择合适的核函数是一个关键步骤，通常需要通过交叉验证等方法来确定最优的核函数类型及相应的参数。一旦选定核函数，非线性SVM的学习算法（如SMO算法）会在这个“kernelized”特征空间中寻找最大边距超平面，从而解决了原始空间中非线性可分的问题。

机器学习十八：支持向量机（LinearSVM）

AI玩转智能

11-08

2599

AI 菌很多人（包括AI菌）第一次听说 SVM 时都觉得它是个非常厉害的东西，但其实 SVM 本身“只是”一个线性模型。只有在应用了核方法后，SVM 才会“升级”成为一个非线性模型不过由于普遍说起 SVM 时我们都默认它带核方法，所以我们还是随大流、称 SVM 的原始版本为 LinearSVM。不过即使“只是”线性模型，这个“只是”也是要打双引号的

算法理论——Linear SVM

H114754726的博客

07-02

333

问题引入下面的三个超平面都起到分类的效果，哪个最好？答案显然是第三个。为什么？直觉上，如果现在我们有个测试点，非常靠近右下角的那个红叉叉，也就是说这个点的特征与那个红叉叉非常接近，这时候，我们希望我们的分类器能够将这个测试点划分为与红叉叉相同的类。也就是说，我们希望，找到的超平面能够远离所有的点，也就是要最小化超平面到离它最近的那个点的距离。于是，用...

达观杯_构建模型（一）linearSVM

Datawhale

09-23

1191

特征：tfidf(word)+tfidf(article) """ 1.特征：tfidf(word)+tfidf(article) 2.模型：linearsvm 3.参数：C=5 """ from sklearn.svm import LinearSVC # 支持向量机 from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV import p...

机器学习经典算法：线性SVM决策模型（LinearSVM）

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机器学习十九：LinearSVM的软间隔最大化模型

AI玩转智能

11-10

1766

AI菌在机器学习十八：支持向量机（LinearSVM）中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结。在解决线性可分数据集的分类问题时，求得拉格朗日乘子、w、b就得到分离超平面，然后就可以进行分类最后我们提到了有时候不能线性可分的原因是线性数据集里面多了少量的异常点，由于这些异常点导致了数据集不能线性可分本篇就对线性支持向量机如何处理这些异常点的原理方法做一个总结。一 LinearSVM面临

机器学习100天（Day1）

qq_15394485的博客

04-15

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